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加藤博巴9 伏見俊彦
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切圧＝tなど，非常に多くの切り＝のバリエーションで温。ま泉が昏ビジネスが管ヨ理される。したがってヮ［甘々の業務の中企業活動には9 いわゆるPmCA（㌘1an7の0，Check，では，より多くの切り夏」を効率的にレイアウトした複Actiom）と呼ばれるビジネスサイクルがある。まずヲ雑な帳票が−一般的に欄いられる。この複雑な帳票から企業や部門のビジネスゴールに向けた戦略を策定

問題点を適切に把捉し，ビジネスの意思決定に結び付（Plam）し9 日々の業務の中で絶えず施行（Ⅲ心）ヲ 検証けるには，経験と熟練が不吋欠である。

（Check）を繰り返すのである。−一般に9 デ」¶クマイニ

そのため，データを自由な切り［二⊆で加二l二し，集約さングはトノブダウンによる戟略策定過程を支援するもれた情報としてとりだすことのできるOLAPツールのである。商品戦略9 販売戦略，あるいは投資計画をとともに9 情報を適確かつ容易に把握し，新しい発想策定するためにヮ デー→タマイニングを柄用し9 時としを促すことのできるデー一夕ビジュアライゼーションのて大きな効果を上げてきている。しかし，市場や社会技術が重要になっている8の変化は9 さらに畢く9 複雑になってきている。苦労

本稿ではヲ デー タビジュアライゼーⅦションの技術のして策定したきわめて効果的な販売戦略もすぐに他社lつであるヲ平行座標（宜）aralielCoordinates）に着に追従されてしまうのである。ニのような，状況の中目し9 多次プd分析における有月㌢性を説明する。

で9 近年，現場でのタイムリーな分析的活用が重要視・・・ちご寧され始めている。

OmÅ㌘ツ1−ルは，その容易な操作性と運用性で？

ザ行座標（ParallelCoordinates）とは9 複数の切現場での情報の管理／分析ツールとして定着し始めてり「す（▲般に軸あるいは次元と呼ばれる）を平行に並いる丘 OmAPは9 一般には多次元表の形でヲ デーータ

べ9 各デー一夕を連続したひとつながりの折れ線で表現を種々の切り出で加＿m／整理しながら情報を検証するしたグラフィカル表現である。平行座標では9 ■−〉，一一度にための道具であるの OmAPのドリリングやスライ襟数の次元の情報を表現することができ，デー¶タ全体ス＆ダイスといった操作は，人間の仮説検証型の思考の概観を良感的に捉えることができる。

パタ、一ンに馴染みやすい。のLAPは現場の業務（ワ平行座標上では9 0斎JAPによる多次元分析と同様hクフロー劇）に密着した帳票イメー・ジで情報を整ヨ聾し，にぅ いくつかの分析手法を適用することができるの 主分析的活用を実現するものである。そのため，現場でな分析手法としてタ 以下の3つがある。の非専門家にとって受け入れやすい分析ツ、】ルであろ・、・ノ。

しかし9 一方9「人」「モノ」「金」が流れるビジネスの世界では9 通ノ凱100次元の管理すべき切り目が軸ごとに素月すべき範囲を限定する操作である。
これによって9 特定の軸に対する範囲限定を所与のあるといわれている【）年度別／期別／月別といった時条件として9 不時是任意の軸間の関連性の強さを視覚間の切りmラ 店舗別／支店別／地域別といった場所の的に捉えることができる。図星にフィルタリングの操作例を示す
かとう ひろみヲ ふしみ としひこ㈱富士通ソフトウェア生産技術研究所

・・・∴〒250−001ユ 小間原市栄町i−64

特定のデ¶夕の情報だけを拡大する操作である。
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鎧6嘩（22）

オペレ、一−ションズゐリサーチ馬力の高い部分にフィルタリングすると，その尊の特長が浮き彫りになります．
図1 フィルタリング

これによって，データが集中している部分だけを拡し，種々の操作を行うことによって，傾向や特性を直大して分析することや特異データを除去して分析する

感的に把握できるビジュアライジングOLAPについことが容易になる．ズーミングは，分析者にとってのて説明する．

ノイズ を除去し，情報の浄化（クレンジング）を可能にする．図2にズーミングの操作例を示す．

一般に，データに埋もれた問題点を明確にしたり，その原因を探るためには，広い視野から問題点を概観し，注目すべき点を探したりすることが必要となる．

3）マグニファイ多くの場合，ここで人の発想や洞察が重要になる．発ー般的に，ビジネス分野におけるデータは多くのカ

想や洞察は，直感的な理解と連想から生まれる．した

テゴリによって，もともと要約されている場合が多い．

がって，多次元にわたる情報全体を直感的に把握し，そのため，視覚的な情報量が小さく，特徴的な情報を着目すべき点を即座に掘り下げたり，別の着目点に即得ることができない．

座に移動したりする，いわゆる，フライスルーが可能

マグニファイ操作は，粒度の高い任意の軸によって，なビジュアルな操作イメージが必要となる．

カテゴリカルな軸の視覚的な情報量を大きくすること

平行座標によるビジュアル表現を用い，かつ，フィによって，隠れた情報をひきだすことができる．図3

ルタリング，ズーミング，マグニファイ操作を組み合にマグニファイの操作例を示す．

わせることによって，上記の要件を充分に満足するビジュアライジングOLAPを実現することができる。

3。ビジュアライジングOLAP
ここでは，ビジビジュアライジングOLAPには，2つのデータビュアルに表現した多次元データに対ジュアライジング方法がある．1つは，いくつかの切資本金の低い部分でズ…ミングすると，密集していた低資本金のデータが拡大されます．
図2 ズーミング
1998年12 月号© 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.

（23）665

スペクトルバーで購入顧客のプロフィールをマグニファイすると，傾向が浮き彫りになります．
聞3 マグニファイ

り口で集約されたセグメントごとにビジュアライズすエアライゼーションの例を示す。図4は，地域と顧客るもので9 セグメントビジュアライゼーションと呼ぶひ層を限定すると，購入商品のパターンが見えてくるこ2つ削ま，生のデータをそのままビジュアライズするとを示す。またヲ 図5は，5月〜6月の売れ筋商品と，ディテールビジセグメントビジュアライゼーションである。

ュアライゼーションでは，セグメンその購買層が強調されることを示すのビジュアライジング0ⅠノA‡）は，他の統計解析やデトごとのパターンの類似性や特徴を認識するのに役立ー冊タマイニングによって得られた解を軸の形で連動すつ。また9 ディテールビジュアライゼーションは，生ることによって，より幅広い分析が可能になる。たとのデータの集合（線の集中度）によって，軸間の相関えば，クラスタ分析と連動して，新たに生成された分や特異デ山タを探るのに役立つ。図4にセグメントビ類軸を平行座標に加えることによって，各グループのジュアライゼーションの例を9 図5にデイテー〝ルビジ

特性を直感的に捉えることができる（図6参照）白 ま−二 ・L・

図4 セグメントビジュアライゼーション

図5 ディテールビジュアライゼー・一ション

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オペレーションズ由リサーチ

○顧客購買特性の把握

複数の切り口から，売れ筋商品の購買層や関連購買商品を直感的に把握する．
0営業力増大に向けた営業員特性の把握
複数の切り口から，営業員の販売傾向，得意分野を直感的に把握する．
0品質管理におけるの関連要因の把握
工程ごとの品質状況と特性要因の間の関連性を直感的に把握する．
4クラスタに分類したとき，各クラスタの特性が分かる．

図6 クラスタ分析結果による特性把握

購買特性分析例

販売明細データを顧客層別に集計したデータのセグた，多変量解析の主成分（因子）分析と連動して，新メントビジュアライゼ∵ションを用いて，購買特性分たに生成された主成分（因子）軸でマグニファイする析を行ってみる．

ことで，データの直感的なセグメンテーションを行うことが可能になる（図7参照）．

全体の傾向をみて，着目したい部分を放り込む．たとえば，「菓子」の売り上げの高い部分に着目してみこのように，ビジュアライジングOLAPでは，他る．の種々の手法によって生成された新しい情報を付加的

その結果，選択範囲内のデータだけが強調表示されに表示することにより，情報の表現力を高め，人の発る．ミドルの男性／女性が多いという傾向が分かる．

想を支援する新しいGUIとして柔軟に拡張していく

さらに，「東京都心部」に着目してみる．

ことが可能である．

その結果，都心部ではミドル男性が，菓子やアイス

4．ビジュアライジングOLAPの適用例
ビジュアライジングOLAPの適用分野として以下がある．

クリームをよく買っている傾向が直感的に分かる．また同時に，買う時間帯から「残業食」であることも想像がつく（当然，ビールは売れていない）．

このように，ビジュアライジングOLAPを使用す

繋：芋＝rTT■：∴∴

挺 しpG

シ ∴：m リンダ汲∴：m・こ・∴∴＝■ 馬力 重量 力m：狛描∝ル・■ノ・V・・V′

第1主成分軸でマグニファイ．データの弁別が可能．

図7 主成分分析結果によるデータ弁別
1998年12月号© 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.

（25）66丁園8 客隠別商品別販売実績とビジュアライズ

図9 特定商品でフィルタリング© 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.
扇6恩（26）

オペレーションズ￠リサーチ

図10 特定地区でフィルタリング

ると，たくさんの切り口からなる複雑なデータから，

WileyuQED，1995，Chapt7EIS andDataWarehouse

着目すべき顧客セグメントを認識したり，売上の傾向［2］RuthDilly（TheQueen，sUniv．ofBelfast）：Dataや特性などを容易に把握することができ，販促施策のための商品レイアウトの検討に利用することができる．

Mining¶AnIntroduction，1995，Chapt2Data Mining

Functons，Chapt3Data MiningTechniques［3］加藤ほか：戦術的データマイニングシステム：FU−JITSU

参考文献［1］W．H．Inmon：Building the Data Wearhouse，

1998年12 月号© 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.

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