海外におけるデータマイニング事例
山端 博………………………………l‖‖州Il………………l…＝‖‖‖‖州Il………l……l……‖＝＝‖‖‖＝‖‖‖‖‖……………lll…………＝‖‖‖＝‖州州l………………………＝…………………ll………l………………………ll……l……………l1． はじめに

2．保険会社の事例

1993年，データマイニングの手法が，米国IBMの上記で述べたように，習熟期に入ったデータマイニ提唱する革新的なビジネス課題解決の方法として登場

ング・ビジネスはアルゴリズム研究の段階を過ぎ，実して以来，多くの年数が経過した［1］．その間，海外務でのパフォーマンスを競う段階に入ってきている．

でのデータマイニングの活用技術は，多くの事例を生ここでパフォーマンスという時，一つは処理能力の観み出し，これから益々発展していこうとしているが，点であり，データマイニング定義のキーワードでもあ

特に実務への適用で先行していた金融・流通などの業る大容量データが高速に処理できることを意味してい界では，データマイニングの応用において一日の長がる．例えば，米国最大手の総合保険会社ステートファあり，分析応用の方法論においては既に習熟期に入っームの顧客分析プロジェクトは，当時で30TB（テているといえよう．

ラ・バイト）を超すデータウェアハウスを活用した，それらのデータマイニング事例において，細かな分典型的なデータマイニングの事例といえる［4］．しか析上の差異を別にすれば，これまでに確立した共通のし今回の事例紹介では，規模の観点よりも，むしろアアプローチや方法論のようなものはあるのだろうか？

プローチそのものの特徴に焦点を当てたい．

実はデータマイニングのアプローチは適用する分野や2．1米国保険業界におけるデータモデルの特徴

業界，また対象とするデータに応じて千差万別であり，分析のパフォーマンスという時，一方で成果を意味未だに専門家の経験則の中に眠る暗黙知のケースが多するこ七になるが，米国保険業界では一般的に，どのいのが実状である．これには，いくつかの事情があるような分析がなされているであろうか．この時，そのが，一つにはデータマイニングの適用領域が多くの場業界や各企業ごとの特徴が現れるが，米国保険業界で合企業の戦略的な部分に活用されてきており，直接機も事情は同じである．

密にかかわるケースが少な・くないためである．しかし，一つは，データモデルの問題がある．今回は，実際そのような中にあっても，基本的な作法を押さえておの保険会社で使用されたモデルを直接ご紹介すること

くことは，新たにデータマイニングに取り組もうとすができないため，米国IBMにおいてプロトタイプとる諸氏にとっては，大いに役立つ部分があることもまして提供され，比較的共通性が高いと思われるデータた事実である［2］．また，ハイブリッド・データマイモデルを参考にご紹介する（図1−1）．

ニングの体系化など，一般的な方法論や純粋に先進的

これらのデータ項目は，新規契約顧客獲得のためのな技術論の通用において多くの有益な情報が公開されデータモデルであるが，ゴルフクラブ会員権の有無や，てきており，洞察力のあるアナリストであれば，容易クレジットカードの保有状況については各カテゴリーに参考情報として取り入れ，応用に資することができ別に把揺されており，かなりの個人情報が入手されてよう［3］．今回は，二つの海外事例を通し，データマいることが分かる．しかも，これはプロトタイプであイニングを実務に活かす上で，多少なりともお役に立るから，本来使用されているもののイメージを与えるつ情報が提供できれば幸いである．に過ぎず，実際は更に詳細なレベルの個人情報が収集されていると考えられる1．このように海外事例を見
やまはた ひろし
El本アイ・ピー・エム㈱ ビジネス・イノベーション・サ

た場合，国によりデータの入手可能性についてービス事業部の事情が異なるため，必然的に適用可能なアプリケー〒103−8510東京都中央区日本橋箱崎町19−21

ションについては限界があり，違いがあることに注意

594（32）© 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.

オペレーションズ・リサーチ

3顧客：年齢

ll顧客：扶養成年数
12顧客：扶養子供数
13顧客：過去引受謝絶

4顧客：借用ランクコート■

14顧客：性別

5顧客：現在年収

15顧客：郵便番号

23世帯主
24銀行クレジットカード
25百貨店カード＄顧客：雇用状況コート●

16顧客：州

26小売業看カード

丁自動車保険契約顧客

1丁顧客：貯蓄状況

27プレミアムカード

8生命保険契約取客

柑契約：年間保険料

28ライフスタイルカード

9取客：婚姻状況

19自動車保険：ステータスコイ

10顧客：分析用顧客N0．

20自動車保険：過去引受謝絶

29生活装備のハイテク度
30消費性向コード

1アカウントKEY

2顧客：団体ID

31持家状況
32持家相場価額

21自動車：合計クレーム金額

22郵便番号

33ゴルフクラブ会見

34家屋火災保険
35世帯内での所得者数
36契約：証券発行日
37契約：付加条項数

図l−1新規顧客穫得のためのデータモデルが必要である．以下は，米国保険会社での事例である．
2．2 ビジネス形態によるモデル適用方法の違い
米国においても保険業では，代理店やブローカーが存在し，自社の保険商品を消雪者に説明し販売しており，クロス・セリングなども行っている．一方，コー
ル・センターなど顧客維持を主たる目的とした自社の直営チャネルでも，クロス・セリングなど既存の契約メントに対しては、そのセ仲介菓舌を介するセ兵線的た臭えるよう、明確に定義されていなければならない。

女似

仲介暮春をiしてのマーケテルケ施策展開Illll

・代理店から見で契約保持者がどのような人達がを把握できる必要がある。
・かなり明確なセグメントの境界がなければならない。 ・通常、雌的少数の属性項目を含むようにす

曝Illll
冨Illll

富 合自白自白Illll

る。

一般的にはデモグラフィツクな属性。

顧客に対する販売を行っている．このように性質の異なる複数のチャネルを持つ場合，その分析結果の解釈

乳マー抒ルグ 瞳販チャネ川こよるターゲット世帯への朋腹帯や施策への展開方法などが同じでよいかということが，ま然とした行動パターンの記述であっても受け入れられる。
明確な境界を胃腔しない。
できるだけ多くの九性を集めて使用する暮が可能である。

ここでの関心事となる．データマイニングによる分析
結果を施策に適用する時，ともするとチャネルの扱い

許毒洗濯機警箆

は同じであり，それぞれにモデルを区別する必要はないと考えがちである．しかし，代理店やブローカー・慧鍔温チャネルの場合，通常，彼らは保険のプロフェッショ（C）CopyrightIBMJapaJILtd2〔旧2ナルであり，対顧客のアプローチについては，自らの図ト2 施策チャネルによるセグメンテーションの違い業務体験に基づく経験則のようなものを持っている．
そのため，彼らを通して施策を実施しようとする場合，施策担当者に理解されるよう明確な顧客プロファイルそれらの経験則を無視した顧客プロファイルによる対を持つ必要がある（図1−2）．

象者リストを与えた時に，施策担当者に受け入れられ一方，テレマーケティングのチャネルでは，コールるかどうかという点で課題が残る．したがって，このセンター・オペレーターにより，時間当たりの生産性場合の代理店やブローカーに渡される顧客リストは，を重視した施策展開が行われるため，顧客のプロファイリングのような特性値による対象者の意味づけは不1筆者がたまたま見かけたあるデータモデルでは，このほかにCo−Brandカードの種別や喫煙の有無，更には前科まで入っていたものもある．これは，米国ではすべての国民要である．むしろ，顧客属性を含む行動パターンや心理特性など，より科学的・客観的に精度を追求し，導が社会保険番号（SocialSecurityNumber）によって管理き出された結果を施策対象セグメントとすることで，されており，個人を完全な形で特定できるため，外部データ業者などにより個人情報が整備され外販されているためである．これらは，国勢調査データや，企兼が倒産したとクロス・セリングの成果を上げることができる．

きに流出する顧客リストなどを含め，一般的には合法的にの事例をご紹介したが，分析に使用するデータ，また，入手できる［5］．いずれにしても，これらの個人データは，分析の目的や方法など，その国のビジネス慣習が大き以上，米国保険業界での代表的なデータマイニング

マーケテイング担当者，特に新規顧客獲得を行う施策担当者にとって有用なデータではあるが，これを個人の側から見ると知らないうちに自分のデータが売買され，分析され米国の公共的な領域で活用されているデータマイニン

自分への商品・サービスの販促手段に使われていることにグの実例を見てみよう．

く影響していることがお分かり項けたと思う．次に，なり，プライバシー上の問題として議論の対象となる部分でもある．この点ではEUからの圧力，および国内での批判の高まりを受け，米国でも現在アメリか舐全で法案を検3．FAMSとその応用事例討中のようである．

データマイニング発展の経緯が，歴史的に金融・流

2002年9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.

（33）595図2−1FAMSシステムのコンセプトとデータフロー通などの大量データの分析から始まったことにより，

基本特性値
m＆FBWuos

計算特性使
FC Valuss

特性偉からの標準他こよるスコア

その適用領域が収益を主たる目的とする民間ビジネス

派生特性値
FDⅥ山8S及びスコアのエリアに限られるという先入観が一般的セある．実◆際，よく知られた代表的な適用領域を見てみると，金融業における貸付審査業務アプリケーションや，流通販売業における優良顧客のターゲティングなどが，そ

図2−2 各特性値の生成過程

れぞれの業界においてよく知られている．これは，データマイニングが，ROI（投資対効果）を実現する手段として発展してきたことからも，ごく自然に理解さう統計的な理論に基づいている．以下にその手順を示れることである．しかしデータマイニングを，科学的そう（図2−1）．にデータを二取り扱う意思決定のための方法論と位置づ

FAMSシステムは，医療請求データをClient，sけるとその歴史は古く，データマイニングという言葉Claims Historyデータストアと呼ばれる履歴データが現れる以前から米国では政府系機関や公共機関が，ベースに格納する．これは後続プロセスで，医療請求予算配分の公正さを期すための手段として統計的な手データに潜む特殊パターンを発見するためのパラメー法を用いた政策決定を行ってしiた．

このような背景かタを生成するためである．このパラメータ群の中に基ら，データマイニングが政府系機関や公共機関におい本特性値（Base Feature）がある．基本特性値には，ても，素早く取り入れられ活用されるのも時間の問題

データストアより得られる患者の被請求額などの数値であった．ここではいくつかの事例の中から，特に公データのほかに，年齢性別，居住地域などのデモグラ共性の高いFAMS（FraudandAbuseManagement

フィックな属性も含まれる．

System）を使用した事例をご紹介する．

さて，テータマイニングにおいてよくいわれること

3．1FAMSの成り立ちと代表的事例の一つに，「生データをそのまま分析するな」というFAMSは，不正パターン発見のために開発された常套句がある．これは，ソースデータを加工・変換すソリューションである．全米で，少なくとも20以上ることで，より説明力の大きい新たなパラメータ（変の医療保険機関が利用し，医療保険の不正請求を発見数）を生成することができるからである．FAMSもするための手段として活用されている．

この方針に則り，基本特性値からいくつかの計算過程

基本的な考え方は，不正な請求は通常のものと比べて，どこかに必ず不自然なパターンが潜んでいるとい596（34）を経て新たな特性値を算出している．これを模式的に表すと図2−2のようになる（図2−2）．

© 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.

オペレーションズ・リサーチ上記において計算特性値（Computed Feature）は，何らかの原因による不自然なパターンとして認識され，基本特性値の加重平均により得られる．また，すべて不正請求の調査対象候補としてリストアップすることの特性値は1から1，000の範囲で標準化されるが，こが可能となる（図2−3）．
このための，乗離とリスク度の関係を定義付けるス

れを「スコア」と呼ぶ．更に，以上の特性値とスコアのすべてから派生特性値（Derived Feature）と呼ばコアの分布形が以下のように定巷されている（図2−

れる新たな特性値を生成し，同様にスコア化も行う．

4）．

1．Growthパターン…特性値が増加する程，不自これにより，不自然なパターンを発見するための最終的なパラメータ群が生成されたことになる．FAMS然さの度合いが増す．

は，これら一連のパラメータ群を分析対象（プロパイ

2．Declineパターン・・・特性値が減少する程，不自デー）の70ロファイリングを行うために使用する．

然さの度合いが増す．

3．Bellパターン…特性値の両極端で，不自然さがプロファイリングのコンセプトは簡単である．すべてのプロパイダーは，Peerグループと呼ばれる類似最小となり，中央値で最大となる．

4．U−Bellパターン…特性値の両極端で，不自然さのセグメントへと分けられており，すべての特性値は，このPeerグループを最も特徴的に表現するものとしが最大となり，中央値で最小となる．て対応づけられている．このPeerグループは，具体FAMSでは，これらの不自然な対象（外れ値）を，的には，ある地域を担当するある専門医（例えば小児それぞれの目的に応じて見やすい形で提供されたビジ科など）のように，明確な基準によっても設定されるュアライゼーション機能によって容易に発見することが，クラスタリングやRBFなどのデータマイニングが可能である．また，各外れ値の詳細情報もレポーテの手法により導くこともできる．このPeerグループ

ィング機能により具体的に確認することができる．

は，本来，同質であるべき類似な集団として導かれる

3．2 TaxAuditandComplianceSystem

ため，この中で大きく乗離（Deviate）するものは，FAMSの徴税システムへの応用として，TACS（TaxAuditandComplianceSystem）システムがあ0281

る．TACSシステムの目的は，ニューヨーク州の徴6141

ことであった．まず，当システムの設計目標の第一は，2101

高度に訓練された徴税監査人が，特に大きな追徴金を8〒hヽてロト

税監査プログラムにおいて，その生産性を最大化する64期待できる納税者にフォーカスできるようにすること．

20

更に，当システムは，納税調査，徴税訴訟，支払完了■までの全プロセスをサポートする情報を提供できるこOとが必要な条件であった．そして最終的には，将来に40080J20㌔0年00ち40吉8003200語意慧1820ある。

わたる税収の損失を未然に防ぐための十分な情報を州特性個税務当局に提供できることである．TACSシステム

図2−3 特性値とスコアの関係のコンセプトは，ニューヨーク州税務当局に提出されDedineパターン

Growth′（ターン巨］」耶エッジ

Be11／くターン

U−Be11／くターン［可Mmポイント 巨］MGmエガ
図2−4 特性値に対するスコアの分布形

2002年9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.

（35）59丁た「FederalScheduleC」と呼ばれる納税申告書に基づき，不自然な偏りのある納税パターンを例外的な事

4．おわりに象として発見・報告することであるが，実装的には州以上，今回の海外事例では，二つの対照的なケース

税務当局のオペレーショナル・データストアにアクセを挙げた．一つは，保険業界では世界最大規模のデースするアプリケーションとして，包括的なデータウェタウェアハウスをデータマイニングし，収益性の向上アハウスアーキテクチャの中に組み込まれている．

を追求する事例であり，もう一方は，対照的に公共性TACSシステムでは，FAMSシステムの基本的プが高く，不正発見の手段を提供するツールとして紹介

ロセスに従い，まず，納税者をPIA（業種）コードした．データマイニングが民間企業の利益を追求するやその他，共通の属性を保有するセグメントに分け，ための手段としては，既にかなり定着してきたことをPeerグループとして定義する． 更に，特性値抽出機考えた場合，これからはデータマイニングの次なる段能が，ニューヨーク州と連邦税務局のデータにアクセ階として，公共性・社会性のある分野への適用が期待スし，各Peerグループごとに「総収入に対する純利されるのではないかと思われる．今後益々，当分野が益率」のような基本特性値を計算し，データベースに世の中のお役に立てるような方向へと発展することをロードする．更にFAMSと同様，計算特性，および，期待して止まない．

派生特性が計算され，各々のスコア値も算出される．
参考文献

TACSシステムでは，これらすべての特性値とスコアをどへイビア（Behavior）と呼び，最終的に脱税容疑の高い候補者にフォーカスし抽出するための「脱税容疑インデックス」として使用されることとなる．

さらに，TACSシステムは，現在の個人事業主の徴税業務に加え，売上税・法人税に対する徴税監査プログラムへも機能拡張しているところである．また，TACSシステムのビジュアライゼーション機能とレポ■−ト機能は，州税務当局のプロファイル・データはもちろん，連邦税務当局の徴税データにも素早くアクセスすることができるため，監査人が高リスクな納税者に的を絞り，徴税監査の生産性を著しく高めることに寄与してい●る．

［1］山端博， ビジネスインテリジェンスとCRM，−デー
タマイニング・ビジネスの実際− ，日本オペレーション

ズ・リサーチ学会，1998年12月号，Vol．43no．12．
［2］大内雅晴， データマイニングを企業で成功させる方
法 ，日本オペレーションズ・リサーチ学会，2002年9月号JVol．47no．．9（当月号）．
［3］小野潔， 金融業におけるデータマイニングの応用，一保険解約の防止分析− ，日本オペレーションズ・リサー

チ学会，2000年5月号，Vol．45no．5．
［4］BusinessIntelligenceSolution，IBM顧客事例紹介ブローシャ，G588−1742−00．
［5］菅恭二監修・三村聴・本田伸孝，金融マーケテイング

戦略，一銀行経営を変えるCRM−，㈱金融財政事情研究会，1999年11月．

598（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.

オペレーションズ・リサーチ