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公益社団法人 日本経済研究センター

Japan Center for Economic Research2024 年 3 月 15 日

誤登録会計データの検知モデルを作成
ー経理業務の効率化に向けてー

隅田 裕太郎（研究生、JERA より派遣） 1
自社の会計システムに登録されている会計データを用いて、システム内に内容が誤っている可能性の高い会計データが存在する場合に、その存在を検知するモデルを作成した。以下にその概要を紹介する。
誤登録会計データを検知するモデルを作成
当社では、会計システムに登録されたデータのうち、一部のデータについて、誤登録の有無のチェックを経理部で毎月行っている。しかし、チェック対象外だった会計データにおいて、事後的に修正が必要となる誤登録データも多く、その対応が業務負担増加の一因となっている。誤登録の可能性が高いデータを検知するモデルを作成し、毎月のチェックデータの抽出に利用すれば、当月内に発見できる誤登録データが増加し、業務負担の軽減に繋げられる可能性がある。
そこで、会計システムに登録されている 2019～2022 年度の会計データを用いて、誤登録データを予測するモデルの作成を行った。
まず会計データから、誤登録の取消を行った入力を抽出し、それに対応する元の入力データに誤登録のフラグ付けを行った。この誤登録には、当月内に発見されたものも、その後に発見されたものも含まれる。
このデータを用いて、各入力が誤登録か否かを分類する予測モデルを推計した。モデルにはランダムフォレストを使用し、各年度データで 5 分割交差検証によって ROC 曲線の面積（AUC）を評価基準にハイパーパラメータのチューニングを行った。分析に使用した主な変数は以下の通り。
図表 1 主な説明変数
変数

説明

勘定科目

販管費-交際費、売上原価-燃料費 などの分類

取引先

外部会社、関係会社、社員、その他に分類

消費税率10%、8%、非課税、その他輸入品に係る消費税率など

金額

データサイエンスコース主査の渡辺安虎・特任研究員（東京大学教授）および、田原健吾・主任研究員、
島村勇太朗・研究員が監修した。
1

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年ごとの変化が予測の妨げに
年度ごとのデータで訓練したモデルを、当年度のテストデータおよび翌年度以降に適用して精度を AUC で評価した。その結果、当年度のテストデータでの予測精度は高いが、翌年度以降のデータになると精度は落ちる傾向が確認された。また、今回の分析目的を踏まえ、作成した予測モデルで現行のデータチェック数とほぼ同数のデータをピックアップした場合に、誤登録データを何件発見できるかを検証した。今回のケースでは、一部の期間を除くと、現行のデータチェックの誤登録発見数を上回ることはできなかった。訓練データにモデルが過剰適合(overfit)したためと推測される。実際、モデル予測がどのように外れたかを確認すると、年度ごとに主な誤登録の発生要因が異なっていたため、予測の当てはまりが悪くなっていることが分かった。
先の検証では、モデルを作ったのと近い年度に適用した方が相対的に予測精度が高くなる傾向が見られたため、データを年度の前半と後半に分け、半年間のデータを用いてモデルを作成し、次の半年間のデータの予測を行うことも試した。年度内であれば同様のルール・制度の上で登録されているため当てはまりがよくなると予想した。しかし結果を確認すると、半年ごとのモデル予測では、年度単位のモデルと比較して予測精度は改善しない結果となった。年度の前半と後半における、誤登録の発生件数や誤登録の内容の相違によっても、モデルの当てはまりが悪くなっていると考えられる。
急増した誤登録パターンの除外等で改善の余地
各年度で主な誤登録の発生要因が異なることや、年度の上期・下期でも誤登録の発生件数や内容が相違しているため、過去データで作成したモデルで会計データの誤登録を発見することは難しいことが分かった。改善方法としては、特定の年度のみで多く発生している誤登録デー
タを除外してモデルを作成することや、過剰適合を避ける工夫を行うことが考えられる。また、
本分析では発見できる誤登録データ数に着目してモデルの作成を行ったが、実際にはデータの金額等によって、誤登録を見落とすことの重みは変わってくる。データごとの重みを踏まえて予測精度を評価することにも意味がありそうだ。

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Japan Center for Economic Research2024 年 3 月 15 日

お客さまによる周囲への推奨意向の決定要因分析

ー個別ニーズに応じた活動や契約担当者スキル向上が有効ー髙野 泰行（研究生、大樹生命保険より派遣） 1
既契約者に対するアンケートにおいてヒアリングしている推奨意向が、どのような要因で決定されているかを分析し、今後の営業活動へ活用する余地を見出した。その概要を紹介する。
推奨意向の高さを過去の営業履歴等で回帰分析
当社では各種手続き（契約内容の確認や保険金・給付金の請求など）を行ったお客さまを対象に手続きの満足度や、保険商品、契約担当者の推奨意向等をヒアリングするアンケートを実施している。推奨意向は、「家族や友人に生命保険の加入について相談をうけた際、大樹生命
や契約担当者をすすめてみようと思いますか」という設問に対し、「0：全く推奨できない」～「10：ぜひ推奨したい」の 11 段階の中から回答いただいている。会社としてお客さまサービスの向上を図っていく上で、お客さま満足度や推奨意向を高める要因を把握することは非常に重要であると考える。
そこで本分析においては、2022 年 1 月～2023 年 6 月の間に行われたアンケートデータを対象とし、各お客さまに対応する契約担当者の属性データや営業活動データ等を説明変数に加え、被説明変数である推奨意向がどのような要因で決定されているかを分析した。
手続き時アンケート自体は任意回答のアンケートであり、例えば推奨意向の高い（あるいは低い）お客さまの方が回答しがち、といったサンプルセレクションが生じている懸念があるた
め、ヘキットモデル（Heckit model）を用いて分析を行った。
ヘキットモデルはアンケートへの回答があるかどうかを捉える第 1 段階と、アンケートでヒアリングしている推奨意向がどのような要因によって決まるかを捉える第 2 段階に分けて推定を行う。推定の流れについては以下の図の通り。

【1 段階目】【2 段階目】

アンケートへの回答有無をプロビット推定

推奨意向の決定要因を推定⇒逆ミルズ比を算出

逆ミルズ比を説明変数として含めた回帰式を推定。

データサイエンスコース主査の渡辺安虎・特任研究員（東京大学教授）および、田原健吾・主任研究員、
島村勇太朗・研究員が監修した。
1

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契約担当者の職位や営業活動内容で推奨意向に差推定の結果、逆ミルズ比の係数からは推奨意向の高さによってアンケート回答有無に弱いサ
ンプルセレクションがあることが示唆された。
推奨意向との関係については、各種営業活動の一部に正の相関を確認できたほか、契約担当者の職位が高いほど推奨意向も高い傾向が観察され、お客さまに対して実施している営業活動の内容だけでなく、契約担当者のスキルも推奨意向の決定要因であることが確認された。
推奨意向はその後の契約とも相関
本分析において示唆されたのは、例えばそれぞれのニーズに合わせた提案を行うような、お客さまに寄り添う内容の営業活動は、推奨意向に与える影響が相対的に大きいという点だ。今後、推奨意向向上に取り組んでいく上では、会社や契約担当者本位の活動ではなく、お客さま本位の活動をより一層推進していく必要があるだろう。
また、推奨意向とその後の新契約状況について分析したところ、これらの間には明確な相関関係が認められる。厳密に因果関係の検証はできていないものの、お客さまの推奨意向を高めていくことが中長期的な新契約に結び付いていくことも期待できる。

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保険に付加する特約の選択を予測

2024 年 3 月 15 日

ー募集経路によっても選択に差ー樟 純汰（研究生、アフラック生命保険より派遣） 1
医療保険の申込み時に告知された職業やその他の被保険者・契約者の情報から、顧客が保険の保障（特約）をどのように選択する傾向にあるかを分析した。さらに、契約時の年齢や募集
経路の違いによって申込み内容に影響があるのかについても分析した。その概要を紹介する。
特約ごとの選択モデルを推計
保険会社にとって、顧客が契約時にどの保障（特約）を付加するか、ニーズが予め予測できれば、効果的な募集活動を行うことができるなどメリットがある。顧客と募集人のやり取りの回数を減らし、不要な募集資材などのコストを削減できるだけでなく、顧客のニーズにマッチした保険商品の提案が可能になることで、顧客満足度の向上・募集活動の効率化に繋がるとともに、ニーズにマッチした保険商品を契約してもらうことで、ニーズ不一致による事後的な事
務処理対応の削減も期待できる。そこで、契約者の性別や被保険者の職業などの属性情報や医療保険の内容から、顧客が保険のどの特約を付加するかを予測するモデルを構築した。
今回は 2013 年～2023 年 4 月時点で当社で保有した医療保険の有効契約の匿名化された属性情報（図表 1）を分析に用いた。

図表 1 用いた属性情報
医療保険の種類（2 種類）
付加している特約（11 種類）
契約者の性別、年齢被保険者の性別、年齢
被保険者の職業
個別契約／団体契約の別契約者と被保険者が同一か否か

1

データサイエンスコース主査の渡辺安虎・特任研究員（東京大学教授）および田原健吾・主任研究員、島村勇太朗・研究員が監修した。
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先進医療特約、通院特約など 11 種類の特約ごとに付加の有無を被説明変数、保険に関する
図表 1 の情報を説明変数とし、ロジスティック LASSO と決定木という２つの機械学習手法を用いて、特約に加入するかを予測するモデルの推定を行った。予測精度が高ければ、事前に用意する募集資材を少なくする、顧客のニーズに合わせてより精緻に DM を送付するなど募集
活動の効率化に使用できる可能性がある。今回は予測精度の高さおよび解釈の容易さから、ロジスティック LASSO の方を採用した。
11 種類の特約のうち 2 種類では、AUC が 0.8～0.9 と比較的高い予測精度が得られた。予測モデルを使用してニーズがありそうな顧客を中心に営業活動を行っていくことで、効率的に特約追加の提案に繋げられる可能性がある。また、これまでは顧客とのコミュニケーションを通じて潜在ニーズの把握・表面化（ニーズ喚起）を行っていたが、データから事前に把握できることで募集人のスキル・経験に依存せず推定可能になるといった副次的な効果もあるだろう。

2

一方で、その他の特約ではあまり高い予測精度を得られなかった。考えられる原因としては、
今回は LASSO、決定木という単純なモデルのみを用いたことや、顧客属性として使用できる説明変数が少ないことがある。医療保険以外の保有している契約（がん保険・終身保険・就労
所得保障保険）などの情報も用いることができれば有効かもしれない。また、今回使用しなかった、当社で保有する顧客に関する対応履歴や属性等のデータを、網羅的に用意して分析を行うことで予測精度向上に繋がると推測している。
年齢や募集経路により特約の選択に差
さらに、どの属性・情報がそれぞれの特約の付加への説明力が高いかを確認した。分析の結果、被保険者の職業が特約の付加に影響する大きな要素であることに加え、多くの特約で、被保険者のある一定の年齢層では、団体扱い 3と個別扱いには特約の付加率に差があることが確認された。個別扱いと団体扱いは保険料の収納方法などの相違はあるが、保障内容が相違する
わけではない。しかし個別扱いの募集経路と団体扱いの募集経路では募集方法が異なることも多々あり、当社固有の募集事情が影響していると推測している 4。どの募集経路であっても、顧客のニーズにマッチした保障を提供することが望ましいことから、募集活動もアップデート
させていく必要があるだろう。

2

アフラックは代理店制度を採用している。予測モデルを使用して募集活動を行うとしても、使用するシチュエーションは、代理店の特性や所属する募集人の IT スキルなどに依存すると考えられる。その為、詳細な運用方法は担当している営業支社社員と代理店が連携しながら検討していく必要がある。
3
ここで言う「団体扱い」とは、勤務先などの団体で給与から保険料を引去る（天引する）方法で、当社と契約者の勤務先団体が契約していれば利用できる。団体（集団）料率が適用されるため、一般より割安な保険料でご加入いただけるメリットがある。
4
団体扱いの募集経路では専用の募集資材を使用する、または予め提案する保障が異なっていることがある。ただし、今回の分析で募集方法の相違による効果を把握できているわけではない。
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個別企業の研修受講を予測

2024 年３月 15 日

受講案内先の絞り込みへ活用を検討
中村 亮介（研究生、長野経済研究所より派遣） 1
自社が提供する研修サービスを受講しそうな企業を絞り込むため、研修テーマ別に受講企業を予測するモデルを構築した。
企業の属性等から受講の有無を予測
弊所では企業向けに、新入社員や管理職向け、法務や税務など、様々なテーマでの研修サービスを提供している。会員企業向けに定期発行している機関誌やウェブサイト等での案内はしているものの、個別での案内は今のところ限定的である。マーケティングの一環として研修サービスに関心を持ちそうな企業をターゲティングすることを想定し、研修テーマ別に受講企業を予測するモデルの構築を試みた。
図表 1 使用した変数
説明変数

内容

従業員数

単位：人

業種

21 業種

企業と研修会場との距離

最寄りの研修会場への直線距離(単位：m)

会員区分

３区分

銀行 OB の在籍対象年度における在籍の有無

弊所によるコンサル履歴

当年または前年度のコンサル契約の有無

前年度の同一研修の受講有無

受講した=1、受講しなかった=0

図表 1 に示す変数を用いて、各企業の受講の有無を予測するモデルを推定した。使用した変数のうち企業と研修会場の距離については、直線距離を計算し、会場が複数ある場合は最寄りの会場への距離を用いた。モデルは決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング決定木
を試し、最終的にはランダムフォレストを採用した。2016～22 年度のデータで 5 分割交差検証によりハイパーパラメータをチューニングし、そのモデルを 23 年度のデータに当てはめて精度を評価した。結果、例えば新入社員研修については、予測精度の高さを表す ROC 曲線の1

データサイエンスコース主査の渡辺安虎・特任研究員（東京大学教授）および田原健吾・主任研究員、島村勇太朗・研究員が監修した。

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面積（AUC）は約 0.9 となった。
最初のモデルでは、前年度の受講有無等も説明変数として用いたが、今後はこれまでに接点のなかった企業へのマーケティングの必要性が増える見込みであり、前年度の受講有無等は用いず新規企業で得られる変数（従業員数、業種、企業と研修会場との距離）のみでのモデルも推定した。その場合、例えば新入社員研修については AUC が約 0.86 程度と、精度は多少落ちる結果となった。
研修案内の費用便益を試算
案内先を増やすことは研修の受講企業数の増加につながる一方、コスト増加も伴う。そのた
め一定程度、関心の高いと見込まれる企業に案内を絞ることが合理的となる。特にモデルによる予測精度が高ければ、対象を有効に絞り込むことができる。
上記のモデルを用いて、新入社員研修による売上と、案内の費用単価を想定し、具体的に何社に案内を行うことで利益が最大になるかを算出した（イメージは図表 2）。
実際には、案内を行わなくても自発的に申し込みをされる企業もある。そのためモデルの使用方法として、予測では受講しそうだが申し込みの無い企業に重点的に案内を行うような使い方も考えられる。受講を増やすには、申し込みそうな企業に案内をするのではなく、案内によって申し込み確率が上昇する企業に案内を行うことがより効果的であるので、案内に関するデータを蓄積し、どのような企業に対して案内の効果が大きいかを検証することにも意味があると考えられる。
図表 2 研修案内による費用と期待売上のイメージ
金額

案内コスト
期待売上

利益を最大化

案内数

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Japan Center for Economic Research2024 年 3 月 15 日

建築工事の品質トラブル発生要因の分析
ー人材配置による防止の可能性探るー

仁科 勇祐（研究生、大成建設より派遣） 1
自社の建築工事においてどのような条件で竣工後に漏水などの品質トラブルが発生しやす
い傾向にあるかを分析し、人材配置等を品質トラブル防止対策へ活用する余地を見出した。その概要を紹介する。
品質トラブル発生を生存分析でモデル化
建物は産業や生活の基盤であり、竣工後に品質トラブルが発生した場合、利用者に様々な不都合を生じさせる上、施工した企業にとっては社会的信用の喪失、損害賠償費用・再建築費用が発生するなど、大きな影響がある。
2013 年 10 月～2023 年 7 月の間に着工かつ竣工した工事、かつ工事価格が 5 億円以上で工期が 6 か月を超える工事を分析対象として、まず工事に関するどのような要因が品質トラブ
ルの発生と関係があるかを回帰分析した。ここでの品質トラブルが発生した工事とは、工事完了後に不具合が発覚し、是正工事を実施した工事として定義した。工事価格等の基本情報に加え、配属社員の技術資格の保有有無や残業時間等の人事・労務データや、工事完了後の建物の用途といったデータを組み合わせて用いた。説明変数として用いた主な工事の情報は、図表 1の通りである。
図表 1 モデル推定に用いた主な説明変数
説明変数
・工事価格

工事情報データ

・建物用途
・平均消化高（工事価格÷工事期間）
・発注者区分 等
・配属社員の一級建築士資格保有者割合

人事・労務データ

・配属社員の平均残業時間
・配属社員の若手比率 等

品質トラブルは竣工直後に発生する場合もあれば、5 年たって発生する場合もある。例えば
データサイエンスコース主査の渡辺安虎・特任研究員（東京大学教授）、田原健吾・主任研究員および、島村勇太朗・研究員が監修した。
1

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竣工 10 年後までに品質トラブルが発生したかどうかをロジスティック回帰等で分析する方法もあるが、そうすると 10 年前以前に竣工した工事しか分析対象にできない。そこで本分析では、X 年後までに品質トラブルが発生するかどうかを取り扱えるサバイバル分析の枠組みで分析を行った。それによって竣工して 1～2 年の工事も分析に用いることができる。より具体的には、Cox 比例ハザードモデルにより、以下のような式で回帰分析を行った。各変数の違いによる品質トラブルの発生しやすさを比較することができる。
ℎ(𝑡𝑡) = ℎ0 (𝑡𝑡) × exp(𝛽𝛽1 ∙ 工事価格 + 𝛽𝛽2 ∙ 建物用途 + 𝛽𝛽3 ∙ 一級建築士保有社員比率 + ⋯ +ε)ℎ0 (𝑡𝑡)はベースラインハザード、βは偏回帰係数、ε は誤差項を表す。

推定の結果、工事規模や建物用途によって品質トラブル発生確率に差があるのに加え、大型工事では一級建築士資格保有者割合が多い方が品質トラブルが発生しにくい傾向などが示唆された。
人材配置でトラブル防止の余地
サバイバル分析の結果を用いることで、品質トラブルが顕在化していない工事であっても、今後の品質トラブル発生確率の高さを見積もることが可能となる上、説明変数が変化した際の品質トラブル発生確率への影響を推定することも可能となる。
今回の分析では、自社の取り組みで変化させうる「一級建築士資格保有者割合」を増加させた場合の、品質トラブル発生費用の削減額を試算した。その結果から、一級建築士を増やすた
めに資格取得への奨励金金額をいくらまでなら支出するのが合理的かを算出した。一級建築士の配置の内生性の問題など、分析上残された課題について検討した上で、今後の奨励金制度の効果の分析や人事制度へのフィードバックに活用したい。

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航空予備燃料の必要搭載量を試算

2024 年３月 15 日

松原 智明（研究生、日本航空より派遣） 1
日本航空の東南アジア路線の運航便で、時期や目的地の天候等から各便の燃料の使用量を予測するモデルを作成し、予備燃料の適切な搭載量について検討した。その概要を紹介する。
予備燃料搭載量の予測の意義
航空機には、航空法上必ず搭載しなければならない燃料（法定燃料）とは別に、便ごとに目的地の天候の予報等を踏まえ、燃料使用量が通常よりも増加することを想定し、運航管理者やパイロットの判断に基づき予備燃料を搭載している。予備燃料は、目的地上空での待機や、経路上の積乱雲の迂回などに使用され、燃料が不足することなく運航を完遂させるのに重要な役割を果たす。一方で、必要以上に予備燃料を搭載するのは、重量を増やすことになるため、航空機の燃費の観点から非効率である。今回は、日本航空の東南アジア路線において、各便の燃料の使用量を予測するモデルを推定し、必要な予備燃料搭載量について分析を行った。

図表 1 ある路線の燃料内訳イメージ
100%⑦実際の残存燃料90%80%⑥実際の使用燃料

70%

⑤予備燃料

60%
50%

計画使用燃料40%④③で向かう空港上空で30分間待機できるだけの燃料③目的地に到着できなかった場合に代わりに向
かう空港までの飛行に使用する燃料②①の誤差を補正する燃料（①の5％）①出発地から目的地まで飛行に使用する燃料

実積使用燃料

30%
20%
10%
0%
計画

実績

（注 1）使用燃料比＝実績使用燃料/計画使用燃料（注 2）①～④が航空法上必ず搭載しなければならない燃料（法定燃料）

データサイエンスコース主査の渡辺安虎・特任研究員（東京大学教授）および田原健吾・主任研究員、島村勇太朗・研究員が監修した。
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燃料使用量に影響を与える要素を分析
必要な予備燃料搭載量を判断するには、どのような状況であれば計画よりも実際の運航の燃料使用量が増加するのかを予測する必要がある。今回は、路線別の計画時の使用燃料（計画使用燃料）に対する、実際の使用燃料（実績使用燃料）の比（使用燃料比）を被説明変数とし（図表 1）、回帰分析を行った。
回帰分析は路線ごとに行い、説明変数については、図表 2 に示す変数等を用いた。
図表 2 予測に用いた主な説明変数
説明変数
出発空港ダミー説明羽田／成田／名古屋／関西
出発空港によっては、離陸直後の経路が計画と実績で異なる場合があるため、使用燃料に差が出る。

月ダミー

季節によって目的地、経路の天候が異なるため、使用燃料に差
が出る。

年ダミー

年によって特殊な運航をしている可能性がある。

目的地悪天遭遇ダミー

到着時刻近辺に空港に悪天が発生している場合、空港に着陸できず、上空待機をさせられる可能性があるため、使用燃料は大きくなりうる。

出発遅延時間

遅延分数の対数。遅延が無かった場合は 0 とした。

分析にあたっては、2018 年４月 1 日～2022 年 12 月 31 日までのデータを訓練データ、2023
年１月１日～2023 年 12 月 31 日をテストデータとして、モデルの精度を検証した。
訓練データによる回帰分析の結果、出発空港によって燃料の実績／計画比に違いがあることや、目的地の悪天への遭遇は使用燃料を増やすものの、その影響はさほど大きくないことなどが示唆された。
モデル予測値をもとに予備搭載量を算出推定に用いた期間（訓練データ）において、使用燃料の実積値が今回のモデルによる予測値を上回る場合もある。計画燃料のほかに目的地変更等に備えた代替燃料も積んではいるものの、使用燃料の上振れ分をカバーできるように予備燃料を搭載するのが基本である。今回は訓練データの 99.5％において、実績値と予測値の誤差をカバーできる燃料を補正燃料とし、モデルによる予測量に一律に追加し、その量と計画燃料との差を予備燃料として搭載する場合を想定して、実際に搭載した量と比較し、削減余地があるかどうか分析を行った。

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2023 年の実績データで検証
予測モデルに基づく予備燃料搭載量を、2023 年のテストデータで検証した結果、燃料使用量が計画と予備の合計を上回るケースは約 2％と、訓練データよりやや増加した。しかし、燃料が不足した便の不足分は微量であり、図表 1③、④で示されるその他の法定燃料によって十分に運航を完遂できることが確認された。さらにモデル予測値に積み増す補正量を増やし、不足がほぼ生じないよう予備を搭載するケースも検証した。安全な運航完遂のために、燃料使用量の変動リスクに備え十分な予備燃料を積む必要があるが、モデルの予測精度が高いほど、それに対して積み増す必要量が小さくなるため、予測の改善は燃費の改善に貢献することができる。

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証券ネット口座開設による取引の変化を検証

山城 直樹（研究生、丸三証券より派遣） 1
当社でインターネット取引口座を開設した顧客が、対面取引のみの顧客に比べ株式取引を増やすかどうかを、取引データや属性データを組み合わせて検証した。さらにネット口座の開設を左右する要因を、ダイレクトメール送付の効果も含め分析した。
ネット口座開設は取引量にもプラスか丸三証券で証券総合口座を持つ顧客は、営業員から投資情報の提供や商品の提案を受け、電話や店頭で注文する「対面取引」を行うことができるが、それに加えて、インターネットでレポート・ニュース閲覧や株式注文を行える「MARUSAN-NET」というアドバイス付きインターネット取引を展開している。このネット取引を行うには、「MARUSAN-NET 口座」（以下では「ネット口座」と呼ぶ）を開設する必要がある。ネット注文の手数料は対面取引に比べ割安となり、顧客の利便性も高まる一方で、当社にとっては営業員の事務コスト低減にもつながる。
近年では総合口座開設と同時にネット口座も開設する顧客が多いが、既存顧客に対してネット口座開設へ向けた営業活動も行っている。ネット取引により、会社が得られる手数料の単価は低くなるが、取引量が増加することで手数料の総額は増加する可能性もある。そこで、ネット口座開設顧客がその他の顧客に比べ、株式取引量を増やす傾向にあるか、検証を行った。
図表 1 使用したデータ
データソース
顧客情報データ変数
年齢
性別
部店、担当課
総合口座開設日、ネット口座開設有無・開設日
ダイレクトメール送付有無、送付日

取引データ（取引単位）

取引手数料
発注チャネル（対面／ネット）

預かり資産データ（各月末）

株式、投資、債券（注）データは匿名化して分析に用いている。

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取引量が長期的に増加
前頁図表 1 に示したデータをもとに、各顧客の総合口座開設後の週ごとの株式取引量を集計して分析に用いた。各顧客がいつネット口座を開設したか、あるいはしていないかが分かる
ため、その情報をあわせて、介入タイミング（今回のケースではネット口座開設時期）が人によって異なる場合の差の差法（staggered difference-in-differences）による推計を行った。
推計の結果、長期的に見て、ネット口座を開設した顧客は、そうでない顧客に比べて取引を増やす傾向が確認された。ネット注文だと株式手数料は割安になるが、それを上回る取引の増加率がみとめられた。またネット口座を開設する顧客は、開設前から取引が増加する傾向がみられた（イメージは図表 2）。ここでの推計結果は、ネット口座開設自体による純粋な効果を必ずしも見ているのではなく、ネット口座を開設した顧客が、その他の顧客に比べて、開設前
後で取引量がどう変化しているかを捉えたものと解釈される。例えばネット口座を開設する顧客は、その前から営業員とのコミュニケーションが密で、取引意欲も高まっている場合が多い。
そのような顧客はネット口座開設後も、開設前に比べ取引量が大きめの水準で推移する傾向にあるわけだが、そこにはネット口座開設以外の営業活動も影響している可能性がある。
図表 2 ネット口座開設前後の平均的な取引量パターン（イメージ）

開設後に取引増加

ネット口座開設

ネット口座を開設した顧客としていない顧客との属性の違いを極力コントロールするために、2019 年、20 年、21 年の一定期間に開設した顧客について、それぞれ傾向スコアによりマッチングしたデータで取引量の変化を分析したところ、分析対象期間によって結果に幅はある
ものの、いずれもネット口座を開設した顧客の方が取引を増やしたという結果は変わらなかった。
DM 送付の効果分析には設計に工夫が必要
次に、どのような顧客がネット口座を開設しやすいかの分析を行った。過去に、顧客を 2 つのグループに分けて、時期をずらしてダイレクトメール（DM）によるネット口座の案内を行ったケースがあったため、その前後のデータを用いて、DM による効果の検証も行った。今回
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リサーチブリーフのケースでは、顧客のグループ分けはランダムでなく、明らかに利用傾向に差があるグループへの分け方を行っており、かつその分け方を再現するためのデータ取得には時間を要するた
め、手元の顧客属性や取引・資産データにより DM 送付の傾向スコアを推定し、逆確率重みづけにより DM 送付によるネット口座開設の押し上げ効果を推定した。結果としては、顧客の属性により大きく異なる DM 効果の推定値が得られた。しかし今回の場合、分析対象の期
間が、他の要因によりネット口座の開設数が大きく変動した時期であり、DM が無ければネッ
ト口座開設数は 2 群とも同じように推移していたという平行トレンドの仮定が成り立っているかが不確かであった。さらに、第 1 群に DM を送った後、あまり間を置かずに第 2 群にも送付していたため、効果を検証できる期間が短いという制約もあり、DM の効果については頑
健な結果を得ることはできなかった。DM 送付による効果を計測するためには、送付先の選択等を含む送付方法の設計時に、計測を見据えた配慮が必要だろう。
他方で、DM 以外に関しては、顧客の取引履歴等で、ネット口座開設の有無に大きな差があることが確認できた。ここでも顧客への営業上のアプローチがネット口座開設に影響していることを示唆する結果が得られた。

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リサーチブリーフ

公益社団法人 日本経済研究センター

Japan Center for Economic Research2024 年３月 15 日

航空券タイムセール利用後の影響を検証
ー顧客属性によって影響に差ー

渡辺 奈央（研究生、全日本空輸より派遣） 1
自社で実施した航空券のタイムセール後の１年間にセール利用者の購入行動が変化するか、その影響を検証した。概要を紹介する。
タイムセール利用後のチケット購入変化を検証
当社では、航空需要の喚起などを目的に航空券の運賃を値引きするタイムセールを複数回実施している。セールによる対象便の需要の変化等の効果についてはすでに社内でも検証されているが、セール利用者のその後の購入頻度にも影響がある可能性も考えられる。そこで、セールの利用がその後１年間の購入にも影響を与えるかどうかを検証した。この分析により、次のような効果が期待できる。
・どのような属性の顧客がセールを利用した後のチケット購入が増えるかを知ることで、タ
イムセールに限らず重点的にアプローチするべき顧客を選ぶ際の参考にできる。
・長期的な影響も踏まえた上でセールの効果を総合的に評価することができる。
今回は、2022 年 11 月 29 日（火）０時０分～2022 年 12 月１日（木）23 時 59 分に実施した「ANA 創立 70 周年記念企画 国内線どこでも片道 7000 円」のタイムセールを対象として、
その後 1 年間の購入行動を分析した。
差分の差分法でセール後の影響を推定
対象セールの前後で、セールの利用客の購入が非利用客に比べて増減したかどうかを差分の差分（difference in differences; DD）法を用いて分析した。基本的な推定式は以下の通りである。
チケット購入枚数 = 時期ダミー×セール利用ダミー + 時期ダミー + 個人固定効果
加えて、セール利用客と非利用客で、属性の違いがあることを考慮し、30 代・男性・プラ
チナ会員・ビジネス利用 10～19 回、といった属性の同じ旅客同士でマッチングした上での DD分析（層化 DD 分析）も行った。また、属性の違いが分析結果をどれだけ変化させるか検証す

データサイエンスコース主査の渡辺安虎・特任研究員（東京大学教授）および田原健吾・主任研究員、島村勇太朗・研究員が監修した。
1

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る為、ビジネス利用の多い客、などの属性別にグループ分けした上で DD 分析を行う属性別
DD 分析も行った。
データは、ANA マイレージクラブ（AMC）会員の月ごとの購入枚数を集計した匿名化デー
タを用いた。
顧客によって長期的な影響に差分析の結果、顧客の属性等によってセールの長期的な影響は異なることが示唆された。また
これまで繰り返し行ってきたセールの利用者に関する一定の傾向も観察された。セールを実施
する際は顧客の属性を踏まえた戦略的なプロモーションを実施することで、長期的な効果を得られやすいだろう。
また、今回は分析しなかったが、新規顧客開拓への効果についても分析の余地がある。セールをきっかけに新規に AMC 会員へ登録したデータの取得や、会員限定セールを実施すること
で、セールの実施目的の一つである新規顧客の開拓についても分析が可能で、このような分析で AMC 会員を増やす施策を検証し、新規会員の増加への寄与が期待できる。

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リサーチブリーフ＜付録＞用語の解説
ランダム・フォレスト (Random Forest)
複数の決定木を組み合わせて予測するアンサンブル学習手法であるバギングを、それぞれの木同士の類似性を抑えることで予測の分散が小さくなるよう改良した方法。
決定木モデルは、比較的単純で理解しやすい予測アルゴリズムだが、訓練データに左右されやすい（分散が大きくなりやすい）という弱点を持つ。バギング (Bagging)はその弱点を克服するための方法で、訓練データからブートストラップ法で複数のデータを生成し、それぞれのデータから決定木を推定、それらの結果を平均する（または多数決をとる）ことで予測するというアンサンブル学習の一つである。複数の決定木の予測を平均することで、モデルの分散を抑え、訓練の外のデータでの予測精度を改善する。
ランダム・フォレストは、バギングにさらに工夫を加えたもので、木の分岐ごとに使える変数候補をあえてランダムに制約する。そうすることで、どの木でも同じ重要な変数を使ってしまい、似たような木ばかりになるのを避け、多様な木のアンサンブルによってさらに分散を抑えることで、予測パフォーマンスを改善する方法である。
図 ランダム・フォレストの概念図

モデル1

データ1
（m行）
データ
（n行）

ブートストラップ（復元抽出）※各分岐で使える変数候補をランダムに入れ替える

モデル2

データ2
（m行）

予測

モデルB

データB
（m行）

集約
（平均や多数決）

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勾配ブースティング決定木（Gradient Boosting Decision Tree）
決定木の予測残差を次の決定木で説明するのを繰り返すブースティングと呼ばれるアンサン
ブル学習手法の一つ。
まず小さな決定木モデルを推定し、そこから得られる予測と実績との残差を計算する。次にその残差を予測する決定木モデルを推定し、そのモデルに縮小パラメータを乗じて、元の決定
木モデルに加える。これを何度も繰り返すのがブースティングと呼ばれる学習手法である。それぞれの決定木を単純に加えていくのではなく、縮小パラメータを乗じて加えることで、訓練データへの過剰適合 (overfit) を避ける。バギングはそれぞれの決定木がブートストラップ抽出された別々のデータから独立して推定されるのに対し、ブースティングでは前の決定木の残差を予測する決定木を順次加えていく点で異なる。
勾配ブースティングは、ブースティングで小さい決定木を加えていく学習アルゴリズムを、
予測誤差を表す損失関数を勾配降下法（gradient descent）によって最小化する問題として一般化したものである。
図
データ

残差

残差

ブースティング決定木の概念図
決定木

更新されたモデル

倍して縮小して加える決定木

決定木

更新されたモデル更新されたモデル

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AUC (Area Under the Curve)
分類モデルの精度を評価する指標の一つ。0 から 1 までの値をとり、値が大きいほど優れた分類モデルであることを意味する。
例えば病気か病気でないかを予測するモデルは、他の変数をもとに、それぞれの対象者がどれだけ病気でありそうか、そのもっともらしさを算出する。そのもっともらしさから、それぞれを陽性と分類するか、陰性と分類するかは、どれほどもっともらしいときに陽性に分類する
かの閾値（しきいち）によって変わってくる。同じモデルでも閾値を高く設定すると陽性に分類しにくく、逆に低く設定すると陽性に分類しやすくなる。
ID

実績

予測確率

1

Yes

0.46

2

No

0.11

3

No

0.03

4

Yes

0.65

5

No

0.48

:
1000

No

0.35

閾値ごとに混同行列が書ける
予測確率が何％以上のときに「Yes」に分類するか。
その閾値を変化
させると、感度と特異度が変化する。その組み合わせをプロッ
トしたのがROC 曲線。

実績
病気

病気でない

予

陽性

<TP>

16

<FP>

16

測

陰性

<FN>

18

<TN> 950

感度 ＝TP／(TP + FN)
特異度＝TN／(FP + TN)

閾値を高くする（陽性に分類しにくくする）ほど、病気でない人を正しく陰性と分類する比率である「特異度」が高くなる一方で、病気の人を正しく陽性と分類する比率である「感度」
が低くなる、感度と特異度のトレードオフの関係がある。閾値を動かして、そのモデルから得られる全ての感度と特異度の組み合わせをプロットした曲線は、ROC (Receiver Operating
Characteristic) 曲線と呼ばれる。横軸に(1－特異度)、縦軸に感度をとり、(0,0)と(1,1)
を通る右肩上がりの曲線となる。(0,0)は、常に陰性に分類する場合で、(1,1)は常に陽性に分類する場合に相当する。左上の点(0,1)が、感度=1 かつ特異度=1 の完璧な予測を意味する。
この ROC 曲線と X 軸に囲まれた部分の面積を一般に AUC (Area Under the Curve)と呼ぶ。AUC は 0 から 1 までの値をとり、ROC 曲線の下の面積＝AUC

値が大きいほど優れた分類モデルといえ(Area under the curve)

る。

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LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)
線形モデルの推定方法の一つで、最小 2 乗法（OLS）に比べ、係数の大きさを縮小して 0 に近づけるとともに、説明変数が多数ある場合にその一部を自動的に選択することで、モデルの分散を小さくする方法。
線形モデルを推定するとき、説明変数の数が多いと、OLS では訓練データに対して過学習しやすく、訓練に使われなかった外のデータに対する予測の精度が低くなってしまう。そこで係数の大きさに対する罰則項を設けることで、モデルの分散を小さくし、モデルの予測精度を高める方法の一つが LASSO である。
以下の線形モデルを推定するとき、𝑦𝑦𝑖𝑖 = 𝛽𝛽0 + 𝛽𝛽1 𝑥𝑥𝑖𝑖1 + ⋯ + 𝛽𝛽𝑝𝑝 𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝜖𝜖𝑖𝑖 , 𝑖𝑖 = 1, … , 𝑛𝑛

一般的な OLS では、残差 2 乗和𝑛𝑛2��𝑦𝑦𝑖𝑖 − 𝛽𝛽0 − 𝛽𝛽1 𝑥𝑥𝑖𝑖1 − ⋯ − 𝛽𝛽𝑝𝑝 𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 �
𝑖𝑖=1を最小化する係数 β を求める。それに対して LASSO では、この残差 2 乗和に係数の大きさに対する罰則項を加え、以下の値を最小化する。
𝑛𝑛

2

𝑝𝑝

��𝑦𝑦𝑖𝑖 − 𝛽𝛽0 − 𝛽𝛽1 𝑥𝑥𝑖𝑖1 − ⋯ − 𝛽𝛽𝑝𝑝 𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 � + λ ��𝛽𝛽𝑗𝑗 �
𝑖𝑖=1

𝑗𝑗=1

λは正則化パラメータと呼ばれ、0 以上の値をとる。λが大きいほど、係数βの大きさに対するペナルティーが大きくなるため、一般に係数は 0 に近づき、さらに係数が 0 になる変数が多くなる（左図）。一部の変数の係数が 0 になることは、その変数がモデルから落とされることを意味するため、LASSO は変数選択の方法としても捉えられる。λの値は、チューニングによって、モデルの精度を高くする値をデータから決定する。
正則化パラメータを動かしたときの係数の値

訓練データとテストデータの誤差
テスト（または検証）データの誤差λを大きくするほど、係数は 0 に近づく傾向。0 になる変数も増える。

変数が多いほど（λが小さいほど）、訓練データの誤差は小さくなるが、テストデータの誤差は一定のλ以下では悪化する。

訓練データの誤差（資料）図は James, G., D. Witten, T. Hastie & R. Tibshirani (2021) An Introduction to Statistical Learning with
Applications in R, Second Edition より一部編集して作成。

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逆確率重みづけ (Inverse Probability Weighting)
施策の効果を測る際、施策の割り当てに偏りがある場合に、データに重みづけを行うことで、バイアスの無い平均効果を推定する方法。
例えばある施策（処置）の効果の大きさを測りたいとき、処置を受けるかどうかがランダムに割り当てられていれば、処置を受けた人と受けなかった人の成果指標（例えば所得や健康など）を比較することで効果を測ることができる。しかし処置を受けるかどうかがランダムに割り当てられておらず、処置を受けた層と受けなかった層に偏りがある場合もある。例えば成果指標が元々低そうな人の方が、処置を受けるケースが多いといったことがある。その場合、処置を受けたグループと受けなかったグループの指標を単純に比べてしまうと、効果の大きさを見誤ってしまう。そこで、割り当ての偏りによりデータに現れる確率の低い標本を大きく重みづけることで、偏りなく効果を測ろうとするのが、逆確率重みづけ (Inverse Probability
Weighting)の方法である。
具体的には、まず処置を受けるか受けないかを被説明変数とする二値モデル（例えばロジス
ティック回帰モデルなど）を、処置の有無と成果指標の双方に影響しうる要因を説明変数として推定する。そうして得られた処置を受ける／受けない確率の推定値を傾向スコアと呼ぶ。

次に、成果指標を処置の有無ダミーで回帰するのだが、その際に、先の傾向スコアの逆数で標本を重みづけて回帰する。そうして得られるのが、（割り当ての偏りを除いた）処置の平均効果である。

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