DEIM Forum 2016 D1-5

購買履歴を用いたユーザ行動モデルの推定小林正樹†

伏見卓恭††

佐藤 哲司††† 筑波大学 情報学群 知識情報・図書館学類, 〒 305-8550 茨城県つくば市春日 1-2†† 筑波大学 図書館情報メディア系 〒 305-8550 茨城県つくば市春日 1-2
E-mail: †s1311495@u.tsukuba.ac.jp, ††{fushimi,satoh}@ce.slis.tsukuba.ac.jp
あらまし

本研究では，消費者の消費行動が典型的な周期を含む時系列から構成されていると仮定し，消費者の時系列を分類するための典型的な周期に基づく多クラス分類器を構築する手法を提案する．典型的な周期を持つ時系列を生成する人工モデルを定義し，分類器の教師データとして用いる．評価実験では，構築した分類器を用いて，家計簿サービスにおける利用者の購買行動と家計簿記録行動の時系列を分類し，分類器の性能を確認した．購買行動と家計簿記録行動の分類結果を消費者毎の特徴量として分類結果の傾向を確認することで，消費者の行動の属性について考察した．
キーワード

購買行動, 時系列, 行動モデル

1. は じ め にナの原稿台に関する要件が廃止され，デジタルカメラやスマートフォンなどで撮影された画像も要件に含まれる方向性が示さ消費者の購買行動に着目した研究が広く行われている．これ

れている（注 2）．電子保存した書類は原本の保存が不要となるたまでの研究では，各企業の POS システムやクレジットカード・め，今後は自動入力型の家計簿サービスの様な仕組みが事業者ポイントカード等で蓄積された購買履歴が用いるのが一般的で向けにも展開されることが見込まれる．

ある．中山 [1] は，百貨店のカード会員の購買履歴を利用して，家計簿サービスに関する研究として，徳永らは家計簿サービ

顧客の行動傾向と顧客の属性が行動に与える影響を分析した．

スの設計と実装を行った [3]．徳永らは家計簿サービスで蓄積さ石原ら [2] は，電子マネーの決済ログに基づき，利用者の購買れた情報を活用するシステムも提案している [4]．また，家計簿行動の類似性に着目した分析をした．しかし，各企業の POSサービスで蓄積された購買履歴を用いた研究として，竹内らのシステムやクレジットカード・ポイントカード等で蓄積された研究がある [5]．竹内らは，購買履歴の時間的・地理的な周期性購買履歴は店舗や企業内での蓄積に限定されるため，消費者のに着目し，予測アルゴリズムによる推定結果を提示することで全体に焦点を当てた購買行動を解析するのが困難である．

利用者の与える影響を分析した．

一方で，自動入力型の家計簿サービスが普及し始めている．

本研究では，消費行動が幾つかの典型的な周期で構成されて従来の家計簿サービスでは，利用者自身がレシートや領収書いると仮定し，消費行動の時系列を分類する手法を提案する．

（以下，レシートと呼ぶ）の情報を専用の画面に入力する作業が典型的な周期を持つ時系列を模した人工モデルを定義し，人工必要であった．しかしスマートフォンやタブレットの普及によモデルを教師データとして多クラス分類器を構築する．構築しり，携帯端末を利用してレシートを撮影し，画像をサーバーにた多クラス分類器を用い，実際に提供されている家計簿サービ送信するという仕組みの構築が容易になった．自動入力型の家スの購買履歴における消費行動と家計簿サービスへレシートを計簿サービスでは，利用者から送信されたレシートの画像に対登録する記録行動（以下，家計簿記録行動と呼ぶ）の時系列をして OCR やクラウドソーシングを適用することで，レシート分類する．構築した分類器を用いて利用者を分類することで，の電子化を実現している．紙媒体のレシートだけでなく，銀行各利用者に対して適切な情報提供や情報推薦を行うことを想定口座やクレジットカード，電子マネーなどとの連携により，こしている．

れらの利用履歴を自動的に家計簿に反映することが可能なサー

本稿の構成は以下のとおりである．まず，提案手法についてビスも登場している．家計簿サービスには消費者によって登録2 章で説明する．3 章では，提案手法により構築した分類器をされた購買履歴が蓄積されるため，消費者の全体に焦点を当て用いて実データを分類する評価実験を行う．4 章では評価実験た研究が可能である．の結果について考察し，5 章で関連研究を整理する．最後に 6

平成 27 年の税制改正では，電子帳簿保存法の改正が施行された章で結論と今後の課題を述べ，本稿をまとめる．

（注 1）．本法律の要件を満たすことで，税務関係書類の電子保存が可能となる．改正により，税務関係書類のスキャナ保存

2. 提 案 手 法の際の要件が緩和され，対象書類の金額基準や電子署名などの本研究では，周期性に基づいて時系列を分類するための分類要件が廃止された．平成 28 年の税制改正においては，スキャ器を構築する手法を提案する．分類器の入力は，時系列である．

（注 1）：http:/www.mof.go.jp/tax policy/tax reform/outline/fy2015/（注 2）：https:/www.mof.go.jp/tax policy/tax reform/outline/fy2016/

時系列には，フーリエ変換や正規化などの処理を適用する．分
類器の学習時に用いる教師データは，典型的な周期を持つ６タイプの時系列とそのタイプ番号の組を用いる．教師データに用いる時系列は，以下で定義する人工モデルから生成する．分類器の出力は，人工モデルの各パターンに割り当てたタイプ番号である．

2. 1 時系列データの前処理
時間 t と共に変化する特徴量を t の関数で表す．これを f (t)と定義する．f (t) は t 次元の特徴を持つため，フーリエ変換を用いて次元数を削減する．以下に，次元数を削減するために時系列データに適用する処理手順を示す．
（ 1 ） f (t) に対してハミング窓関数を合成（ 2 ） (1) をフーリエ変換し，パワースペクトルを得る（ 3 ） (2) を 0 から 1 の値で正規化
フーリエ変換は，時間が変数の関数を，周波数が変数の関数に変換する手法である．時間を t ，周波数を f とすると式 1 が与えられる．

∫ ∞H(f ) =

h(t) exp(−i2πf t)dt

(1)

−∞

2. 2 分類器の構築

図1

人工モデルの例

時系列データを分類するための多クラス分類器を構築する．
分類器の構築には SVM を用いる．SVM は分類問題や回帰問題これらの処理により生成した人工モデルに基づく時系列を，に対するパターン識別のための教師あり学習機械である．SVM分類器の教師データとして用いる．実際に生成される時系列のは 2 値分類器であるが，一対他分類法 (One against rest) や一一例を図 1 に示す．

対一分類法 (One against one) 等の方法により多クラス分類へ適用することが可能である．本研究では，一対他分類と一対一分類による分類器を構築し，学習時間と分類精度を確認し分類法を選択する．分類器の学習には人工モデルで生成した時系列

3. 評 価 実 験
提案手法の有効性を示すために，家計簿サービスの購買履歴の一部を用いて評価実験をする．とラベルの組を用い，学習データ数を変化させて交差検定を行

3. 1 分析対象データうことで学習データ数と分類法を決定する．

本研究の評価実験では，家計簿サービスに蓄積された購買履

2. 3 人工モデルについて歴を使用し，2015 年 1 月 1 日から 2015 年 12 月 31 日の期間

分類器の学習で用いる訓練データとして，典型的な周期を持における消費行動と家計簿記録行動を用いる．消費行動は，1つ時系列を人工モデルを式 2 に定義する．

y(t) = sin((2 − a)π)t + b)

日におけるレシートの数を特徴量とするものであり，家計簿記(2)録行動は 1 日におけるレシートの記録回数を特徴量とするものである．

人工モデルのパラメータ a を変化させることで，波形の周当期間における全ての利用者を考えた場合，数回の利用に留期を操作し，7 日 (タイプ 1)，14 日 (タイプ 2)，21 日 (タイプ

まった利用者の時系列には周期が確認できると考えにくい．一3), 28 日 (タイプ 4), 35 日 (タイプ 5), 42 日 (タイプ 6) の周期方で極端に利用の多い利用者は，事業者などが利用しているなを持つ時系列を作成する．b は以下で説明する処理過程においど一般的な消費者の利用履歴ではない場合が考えられる．今回てゆらぎを適用するパラメータである．6 種類の人工モデルには，家計簿サービスにおける一般的な利用者を評価対象とする

対して，以下の処理を適用することで，分類器の学習に用いる

ため，購買行動回数 n が LOG10(n) > 2, LOG10(n) < 3 の利

学習データを生成する．

用者を選択し，分類の対象として採用することとする．

3. 2 分類器の構築（ 1 ） a を変化させた波形を作成

家計簿サービスの利用者を，時系列の周期性に基づいて分類（ 2 ） b に −0.5 〜 0.5 の擬似乱数を適用するための分類器を構築する．分類器の学習に用いる教師デー（ 3 ） ガウス分布に従う擬似乱数を波形に合成

タには，時系列とラベルの組から成る人工モデルを用いる．人（ 4 ） 2. 1 で説明した時系列の前処理を適用

工モデルにより生成した時系列とラベルを用いて交差検定を行

1.0200

150

0.6

number of usersAccuracy rate

0.80.450

0.20.0100

One against rest
One against one
81632640

128 256 512 1024 2048 4096 8192
Train-data size(per a type)01

図 2 学習データ数と正答率

Type456767250

10 2

200

10 1

number of users

Learning Time[s]3

図 4 消費行動周期の分類結果

10 3

10 0
10 -1

150
10050

10 -2
10 -3 82

One against rest
One against one
163264128 256 512 1024 2048 4096 8192
Train-data size(per a type)00

図 3 学習データ数と学習時間

うことで，分類精度と学習時間から，分類法（一対一分類法，

123

図5

家計簿記録行動周期の分類結果

Type45

3. 4 家計簿記録行動周期の分類一対多分類法）と教師データ数を決定する．横軸を教師データ学習した分類器を用いて，家計簿記録行動の時系列 512 件を数，縦軸をテストデータでの正解率としてプロットした図 2 を分類した．各タイプと分類されたユーザ数を図 5 に示す．横軸示す．横軸を教師データ数，縦軸を学習時間としてプロットしがタイプ名，縦軸がユーザ数の値を示している．

た図 3 を示す．横軸の教師データ数は，各モデル毎の時系列生成回数を示している．
本研究の評価実験では，一対一分類法，教師データ数 512 で学習した分類器を用いて実データの分類を行う．

3. 3 消費行動周期の分類学習した分類器を用いて，消費行動の時系列 512 件を分類した．各タイプと分類されたユーザ数を図 4 に示す．横軸がタイプ名，縦軸がユーザ数の値を示している．

分類結果によれば，21 日周期のモデルであるタイプ 3 が最も多くの時系列が分類されている．次に多くの時系列が分類されたのは，7 日周期のタイプ 1 である．

4. 考

察

提案手法により構築した分類器を用いて購買行動と家計簿記録行動の時系列を分類した結果について考察する．

4. 1 消費行動周期の分類結果

分類結果によれば，7 日周期のモデルであるタイプ 1 が最も人工モデルを教師データとして構築した多クラス分類器を用

多くの時系列が分類されている．次に多くの時系列が分類されいて，家計簿サービスの利用者における消費行動の時系列を分たのは，42 日周期のタイプ 6 である．タイプ 6 に分類された類した．消費行動の時系列を分類したところ，7 日周期や 21 日時系列データを観察すると，42 日周期と見受けられる時系列だ

周期，42 日周期などに多くの時系列が分類される結果となっ

けでなく，時系列の記録が対象期間の途中で途絶えているものた．これらのモデルに分類された時系列の数は，14 日周期やや対象期間の途中から記録が開始された時系列なども含まれて35 日周期のモデルと比較すると多いことが分かる．42 日周期

いた．タイプ 6 の次に多くの時系列が分類されたのは 21 日周に分類された時系列を観察すると，特徴量が途中で途絶えたり，期のタイプ 3 であった．

途中から変化し始める時系列が多く分類されている．長期的な各企業が展開するポイントカード，電子マネーなどの利用履歴
7group B
10ConsumptionAction Type

655211

1group A

group Cを用いた研究が広く行われている．中山 [1] は，百貨店のカー

11

ド会員の購買履歴を利用して，顧客の行動傾向と顧客の属性が行動に与える影響を分析している．石原ら [2] は，電子マネー

143584343173213121174161の決済ログに基づき，利用者の購買行動の類似性に着目した分3析をしている．この研究では，ユーザと店舗のクラスタリングによりマーケティングに有効なクラスターの抽出が可能である

2ことを示している．

13

家計簿サービスに関連する研究として，清輝らは，レシート1をユーザ自身がライフログとして記録できるレシートログサー
ビスの提案をしている [3]．また清輝らは，提案したレシートロ

0012345
AccountBookAction Type67

グサービスによって蓄積された購買履歴を用いてユーザに付加ある情報を提供するためのレシートログ分析サービスの提案も

図 6 消費行動周期と家計簿記録行動周期の関係行っている [4]．竹内らは，購買履歴の周期性に基づく未来の購買行動を予測するアプリケーションを開発し，消費者に予測を周期の分析をするためには評価対象とする利用者の選定方法を提示することで，消費者の消費行動に与える影響を評価してい改善する必要があると考えられる．

る [5]．

4. 2 家計簿記録行動周期の分類結果

2 値分類器を多クラス分類器へ適用するための手法として，人工モデルを教師データとして構築した多クラス分類器を用

久須田らの研究がある [6]．久須田らは，1 対他分類法 (Oneいて，家計簿サービスの利用者における家計簿記録行動の時系against rest) や 1 対 1 分類法 (One against one) に代わる手法列を分類した．家計簿記録行動の時系列を分類したところ，21として，学習データの分布に基づいて階層的に分類する手法を日周期に最も多くの時系列が分類される結果となった．

提案した．

家計簿記録行動の分類において最も多くの時系列が分類され時系列データの分類に関する手法として，小山らの研究があたモデルは，消費行動の分類において最も多くの時系列が分類る [7]．小山らは，周波数成分の大きさに基づく非類似度を提案されたモデルとは異なること．大衆において家計簿記録行動のした．

周期は消費行動の周期よりも長い事が確認できる．

4. 3 消費行動周期と家計簿記録行動周期に関係について

6. 終 わ り に

本研究における評価実験により，消費行動と家計簿記録行動本研究では，消費者の消費行動が典型的な周期を含む時系列の時系列を分類することで，それらの特徴と差異について分析から構成されていると仮定し，消費者の時系列を分類するためした．両者の関係を確認するために，利用者毎の消費行動の分の典型的な周期に基づく多クラス分類器を構築する手法を提案

類結果と家計簿記録行動の分類結果を特徴量としてプロットしした．典型的な周期を持つ時系列を生成する人工モデルを定義たバブルチャートを図 6 を示す．円の大きさは該当する利用者し，分類器の教師データとして用いた．評価実験では，構築しの数を示している．

た分類器を用いて，家計簿サービスにおける利用者の購買行動

図からは，大きく分けて 3 つのグループが確認できる．グと家計簿記録行動の時系列を分類し，分類器の性能を確認した．

ループ A は消費行動，家計簿記録行動共に比較的短い周期を持消費者毎に購買行動と家計簿記録行動の時系列を分類し，それつグループである．特に，消費行動と家計簿記録行動のタイプらを特徴量することで，購買行動と家計簿記録行動の関係につがそれぞれ１の消費者は消費行動と家計簿記録行動の周期の差いて，幾つかのグループの存在を確認した．

異が少ないグループである．

構築した分類器を用いることで，消費者の消費行動の時系列

グループ B は購買行動回数の特徴量が少ない時系列が多く該を典型的な周期に分類することが出来る．これにより，消費者当している．このグループに該当する時系列の多くは，普段のそれぞれの周期に基づいた家計簿の集計結果の提示や行動ター

消費行動と家計簿記録行動は記録されず，家計簿サービスにおゲティング広告などへの応用が考えられる．消費行動と家計簿いて銀行口座やクレジットカードなどの記録が自動的に記録さ記録行動の関係から，消費者それぞれの周期に基づいて家計簿れているものと考えられる．の記録を促す通知などを提示することにより，家計簿の継続率

グループ C には，特徴量の記録が途中で途絶えた，または途の改善にも繋がると期待できる．

中から変化し始めた時系列が該当している．特に，消費行動と今後の課題として，本研究で提案した分類器を用いた情報推

家計簿記録行動のタイプがそれぞれ 6 の消費者は数回の行動の薦を行い，消費者の消費行動や家計簿記録行動に与える影響をみが記録された時系列の多くが該当する．

確認する．本研究では一日を単位とする時系列を扱ったが，時5. 関 連 研 究
購買履歴を用いた消費行動の分析として，POS システムや間帯や曜日等の単位を用いた時系列を分析することで，より詳細に行動を分析することが出来る．全ての購買履歴ではなく，例えば食品や衣類に絞り込んだ時系列を分析することで，あるカテゴリに特徴的な周期などの特徴を発見することも期待できる．また，提案手法の実用化に向けた課題として，分類器で得られるラベルと Web サイトやアプリケーションへのアクセス数等の情報との関係性を明らかにすることで，分類器や情報推薦の仕組みを単純化することも考えられる．考察ではユーザごとの消費行動と家計簿記録行動から 3 つのグループを確認したが，時系列においてグループ間を行き来するユーザに注目することで，消費者に家計簿記録行動が定着する過程を明らかにすることが期待できる．

謝辞

本研究は，JSPS 科研費 25280110 の助成を受けたものである．ここに記して謝意を示す．

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