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サービス工学におけるユーザモデリング
User Modeling in Service Engineering

本村陽一

サービスの特性はサービス利用者（ユーザ）の価値観が多様である異質性に起因する．この異質性のもとで最適化を実現するためには，ユーザのし好性をデータから獲得し，予測や制御を可能にする計算モデル化，ユーザモデリングが必要である．ここではサービス現場において生成される大規模データからユーザのモデルを構築し，サービスの最適設計ループを実現するサービス工学とユーザモデリングの事例を紹介する．
キーワード：ユーザモデル，サービス工学，機械学習，ベイジアンネットワーク，需要予測

．はじ

め

こうしたサービス特有の課題に対して，サービスの現に場で起こる事象を客観的に「観測」し，それを「分析」

我が国の産業構造は多くの先進国同様，サービス産業して得られる計算論的モデルに基づいて，あるべきサーに大きく依存するようになっている．その一方でサービビスを再「設計」し，それを現場に「適用」するというス産業における生産性の伸びは製造業に比べて依然小さ「最適設計ループ」に基づくアプローチが提案されていく，製造業における設計工学や品質管理技術のような工る（図 1) (3), (4)．この最適設計ループは制御工学的なア学的枠組みをサービス分野において確立することが望まプローチともいえるが，サービス特有のモデル化が必要れている．こうした実社会の要請からサービスにおけるになる．具体的には，利用者の心理的要因や状況依存性工学技術を理論的かつ体系的に論じるための枠組みとしや集団の偏りに基づく不確実性などに対処するために，てサービス工学 (1), (2) が提唱されている．また産業技術大規模データに基づくユーザモデリングが有用である．

総合研究所においてはサービス工学研究センターが設立

本稿では，サービス現場で観測される大量のデータからされ，経済産業省でも 2008 年以降，サービス工学研究ユーザモデルを構築することで，最適設計ループを実現開発事業が進められている．

する取組みについて述べる．

サービスの特性はサービス提供と消費が同時に行われ，その品質はサービス利用者や状況に依存し，保存できないという同時性，異質性，消滅性に起因している．

．情報推奨のためのユーザモデル

また提供されるサービスの評価は利用者（ユーザ）と状サービスにおける異質性に対処するため，ユーザのし況に依存していることから，現場の熟練者の属人的な経好性を表すユーザモデルを導入する必要がある．しか験と勘への依存性が強く，サービスが複数の人の相互作し，ユーザモデルは明示的に書き表すことは難しく，用（コト）として伝搬しており，人の心理や行動，状況サービスを通じて得られた大規模な観測データから逐次といった情報の技術的な取扱いが本質的な課題になって構築する機械学習的アプローチを利用する．ユーザのしいる．

好性は多くの要素と関係しているが，それは線形独立な関係ではなく，状況にも依存するための交互作用を含む

本村陽一 正員 独立行政法人産業技術総合研究所サービス工学研究センター
E-mail y.motomura@aist.go.jp
Yoichi MOTOMURA, Member (Center for Service Research, National Instituteof Advanced Industrial Science and Technology, Tokyo, 135-0064 Japan).

電子情報通信学会誌

Vol.94 No.9 pp.783-787 2011 年 9 月©電子情報通信学会 2011

サービスイノベーションへの数理的アプローチ小特集

ものになる．更にユーザの集団の偏りや，行動がいつも同じとは限らないといった不確実性を含むものであるが，そこでは正規性の仮定が成立するとは限らない．そこでベイジアンネットワーク（以下，ベイジアンネット

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デル化し，提供するサービスの最適化に応用することができる．特に多種のコンテンツを提供する情報推薦サー
ビスにおいてコンテンツ属性を変数として用い，更にユーザ属性や状況を表す変数もベイジアンネットのノードとしてモデルに組み込むことで，状況やユーザの傾向に応じたコンテンツ推薦によるサービス品質の向上が可能になる．携帯電話サービスのためにベイジアンネットを用いた映画コンテンツを推薦する事例 (6), (7) では，約1,600 名の被験者，200 種類以上の映画コンテンツについてのアンケート調査により収集したユーザ属性，コンテンツ属性，コンテンツ評価履歴からベイジアンネット
図

サービス生産性向上のための設計ループモデルを構築した（図 2）．アンケートでは年齢・性別・職業などのデモグラフィック属性のほかにライフスタイ
ルなどに関する質問項目，更に映画視聴に関する態度属性として鑑賞頻度，映画選択時の重視項目，映画を見る(5)と略す) などを適用し，非線形で交互作用を含む比較主要目的（感動したい等 7 項目），コンテンツに対する的複雑な計算モデルを利用する．ベイジアンネットは確評価（良い・悪い），そのときの気分（感動した等 7 項

率変数をノードとするグラフ構造と，各ノードに割り当目）などを収集し，更に約 1,000 人について別途，各映てられた条件付確率分布群によってモデルが定義され画コンテンツについて，どんな気持ちや状況で，どこでる．各変数の条件付確率分布は，条件付確率表（CPT :（映画館，DVD で家），誰と何人で，どんなときに，鑑Conditional Probability Table）として表現され，これは賞 す る か，を 自 由 記 述 文 に よ り 収 集 し た．こ の 延 べ

大量のデータがあれば簡単に求めることができ，分布系

2,700 件のデータからどのような映画（属性）をどのよを仮定しないノンパラメトリックな分布であるため，非うな状況（同行者，場所，気分）で見たいか，という関正規性，非線形性，交互作用を含んだモデル化に向いて係を確率的に表現するベイジアンネットモデルを構築しいる．

た．

このベイジアンネットを使って，消費者のし好性をモ

図784

このベイジアンネットをユーザモデルとして使うこと映画推薦のために構築したベイジアンネット
電子情報通信学会誌 Vol. 94, No. 9, 2011

で，あるユーザが特定の状況にあるということを条件との購買履歴データが大量に集積されるようになっていして固定し，そのとき，そのユーザに見たいと思われるる．特に顧客の ID がひも付けられた購買履歴データが確率が高くなるような映画コンテンツの候補を求めるこ

ID-POS データと呼ばれており，このデータの有効活用とができる．つまり状況とユーザのし好性に応じて最適が課題になっている．顧客を有用なセグメントに分類すな映画を推薦することができる．

ることはマーケティング上も重要である．
従来の顧客セ

この映画推薦システムは KDDI 研究所が運営する

グメンテーションの代表的なものは RFM 分析と呼ばauone ラ ボ と い う 一 般 に 公 開 さ れ た サ イ ト に お い てれ，直近の購買日(Recency)，購買頻度(Frequency)，2007 年から延べ約 7,000 件の推薦を実行した．その推購入金額（Monetary）の数値指標で顧客の特性をモデ

薦履歴から更にモデルの再学習を行うことで推薦精度がル化するものであるが，これでは直接ライフスタイルや向上する仕組みにより，実際のユーザのし好性を反映す商品ニーズなど真の生活者理解を行うことは難しい．そることができる．またベイジアンネットは映画の属性やこで，特定の顧客層に向けて有効な施策の実施が可能なユーザ属性，状況属性のどれに対しても推論が実行できライフスタイルや心理，行動を考慮できるユーザモデルるため，あるユーザと状況に対して最適なコンテンツをの活用技術が重要になる．ここでは，ID-POS データか求めるだけでなく，あるコンテンツに対して最も視聴すら顧客の購買行動をモデル化した事例 (9), (10)を紹介する．

る確率の高いユーザ層や，その際の状況なども推論する

まず，潜在クラスモデルの一種である確率的潜在意味ことができる．この仕組みにより，映画として公開が終

解析 (11)により，同種の商品の買い方が似ている顧客と，わ っ た 後 の DVD 販 売 戦 略 の 最 適 化 へ の 応 用 も で き

同種の顧客への買われ方が似ている商品を同一クラスタ(8)

る ．これは映画推薦サービスを通じて得られた大規模に併合する操作を繰り返すことによって ID 付き POSデータからユーザモデルを構築し，マーケティングに再データから顧客と商品を同時に分類しカテゴリー生成を利用した事例といえる．

行う．カテゴリーの数は情報量規準（AIC）により最適なクラスタ数を設定する．このアルゴリズムによって，

1．ID-POS データからの顧客モデル構築
小売サービスにおける決済系のシステムを通じて商品

図1

数千から数万の膨大な数の顧客と商品に対して，比較的少数のカテゴリーへ所属する確率ベクトルが得られる．
この確率ベクトルは商品や顧客属性のように使うこと

顧客行動計算モデルと顧客購買行動予測

サービスイノベーションへの数理的アプローチ小特集

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図E

図L

多層潜在クラスモデル

ユーザモデルによる来店人数予測の効果ができ，大量の商品群，顧客群をベイジアンネットで扱

トにおいては会員アンケートから得られた顧客ライフスえる変数表現に変換できる．更に，ID-POS データに加タイル（因子）を反映させ，これと ID-POS データにえ，コーザルデータと呼ばれる，そのときの天気，購買よる潜在意味解析法の結果得られた商品カテゴリーを関時間帯，バーゲンなどの状況変数を付与した大規模デー連付ける（図 4）．このモデルはどの顧客セグメントがタからベイジアンネットを構築することで，ある顧客がどの商品カテゴリーを購買する傾向にあるのかが計算でその状況である商品を購入する条件付確率を表すユーザきるだけでなく，ある商品を買う確率が高い顧客セグメモデルが作れる（図 3）．

ントの分布 P(顧客｜商品）や，ある特定の顧客が購入心理的要素もユーザモデルに反映させることができする確率の高い商品セグメントの分布 P(商品｜顧客）る．潜在クラスを顧客セグメントと商品カテゴリーの二も計算できる．これは，実際に訪れる顧客の心理や行動つに分けた多層潜在クラスモデルを考え，顧客セグメンを反映した店内の売り場や施策の最適化や，ユーザモデ

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ルを導入したディジタルサイネージによる最適な情報推薦にも応用することができ，現在，幾つかの企業が実際に導入を進めている．

()
()
()

更に，このユーザモデルを用いることで，店舗への来店人数予測の精度を向上させる方法 (12), (13)も提案されている．実務上は来店人数予測は，前年同月同曜日の来店()人数（図 5 ①）を用いることが多い．そこで，各日の状()況（曜日，祝日，雨量，気温，イベント）からステップ
ワイズ法で説明変数を選択した線形モデルによる予測（図 5 ②）との比較を行う．更に，先に述べた顧客セグ()

メントごとに来店人数を予測する線形モデルを作成し，これらの合計から店舗全体の来店人数予測とする方法()()（図 5 ③）を提案した．提案手法を①，②と比較した結果については図 5(b)に示す．ユーザモデルを用いることで，予測結果の精度を改善できていることが分かる．

E．おわり(10)にサービス工学研究の難しさは現場における複数の人の(11)相互作用（コト）を対象とすることにある．したがって日常場面におけるデータの収集と分析が必須になる．そ(12)のために実サービスと調査・研究を一体化すべきであるとする「サービスとしての調査・研究（Research as aservice）」と呼ぶアプローチが考えられている (14)．ここでは調査・モデル化の段階とそのモデルを用いたサービスを切り離すことなく，サービスを日常環境で実行しな

(13)

(14)

がら，観測や利用者のフィードバック（心理的調査）の(15)結果を網羅的に収集し，モデルを常に修正していく．更(16)にそのモデル上であるべき理想的な状態の確率が高まるような最適化を行い，その良い状態を実社会に反映する，という一連の流れである．この枠組みは K. Lewinが提唱した研究を実フィールドの中で実践するというアクションリサーチにも通じるものである (15), (16)．
謝辞

本研究は経済産業省委託費事業「サービスとIT の融合による新市場創出事業（サービス工学研究事業）」の支援を受けた．
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（平成 23 年 4 月 13 日受付
もとむら

平成 23 年 4 月 28 日最終受付）

よういち

本村 陽一（正員）1993 電通大大学院博士前期課程了．同年電子技術総合研究所入所，2003〜産業技術総合研
究所デジタルヒューマン研究センター主任研究員，2008〜同研究所サービス工学研究センター
大規模データモデリング研究チーム長兼任．
2011〜同研究所サービス工学研究センター副研
究センター長．博士（工学）．統計数理研究所
客員教授，東工大連携准教授兼務．ドコモモバ
イルサイエンス賞，人工知能学会奨励賞など各受賞．

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サービスイノベーションへの数理的アプローチ小特集

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