特集

学生の研究活動報告−国内学会大会・国際会議参加記 25

FIT 2016 第 15 回情報科学技術フォーラムの口頭発表を終えて劉て述べる．
2.2.1

BP とそのモデル化

BP のモデル化と形式化に関しては，従来数多く雪の研究がなされており，BPMN のように有向グラ

Xue LIU

フとして扱うものと，BPEL のようにコード化情報情報メディア学専攻修士課程2年として扱うものに大別される．前者が直感的な理解性に焦点を当てたものであるのに対し，後者はプロ

1．はじめにセスを厳密に定義し，システムとしての実装を前提

私は，9 月 7 日富山大学五福キャンパスで開催さとしたものになっている．本論文で用いる CPN はれた FIT 第 15 回情報科学技術フォ ー ラ ム に 参 加

これら双方の特徴を併せ持つモデリングツールであし，「ビジネスプロセスと顧客行動の統合とモデルり，二部有向グラフに様々な関数を割り当てること化」というテーマで口頭発表を行った．本稿では，で詳細なモデリングが可能となっている．BP は，発表した研究内容と発表を通じて得られたものにつ業務の要素となるタスクの流れを，企業内のリソーいて述べていく．

スや組織，さらには外部の環境からの様々な制約を総合的に取り入れてモデル化する必要がある．CPN

2．研究内容2.1

では個々のタスクをトランジションで表し，各リソカラーペトリネットースおよび組織をプレースで表す．各プレースにマカラーペトリネット（以降 CPN と略記）とは，ークされるカラートークンが個々のリソースや人をペトリネットを拡張することで論理的記述を可能に表し，それらの属性値によってプロセスのフローをしたものである．CPN では，プレースごとにデー制御させれば，前述の複雑な制約関係をモデル化でタ型を定義しここに入るトークンは指定された型をきる．

持たなければならない．この型をカラーと呼ぶ．カ

2.2.2

顧客行動とそのモデル化

ラーの型定義は，Standard ML の拡張言語である

古典的消費者行動モデルとして，従来 AIDMACPN/ML で行い，処理はトークンがアークを通過（Attention, Interest, Desire, Memory, Action）モデルする際に行う．トークンにカラーを付けて，各カラや AIDCA（ Attention, Interest, Desire, Conviction,ートークンにある種の属性を持たせることによりモAction）モデルが知られているが，これらはインタデル化が容易になる場合が多い．発火規則は各カラーネット普及のはるか以前に出されたもので，現在ーそれぞれに独立で定める．カラー数が有限の場の多様な消費者行動を説明するには不十分と考えら

合，CPN は一般のペトリネットでシミュレートでれる．このため，ブランディングに着目した AM-

きる．従って，モデル化能力は一般のペトリネットTUL（Awareness, Memory, Trial, Usage, Loyalty）モと同じであるが，より簡潔な表現が可能 に な る．

デ ル や，ネ ッ ト シ ョ ッ ピ ン グ に 焦 点 を 当 て た

CPN は，トークンにカラーと呼ばれる属性，トラAISAS（Attention, Interest, Search, Action, Share）モンジションに発火条件を記述した式（アーク関数）

デルなどが提案されている．これらのモデルは，を用いたものである．

個々の顧客の状態遷移と考えることができるが，遷移のトリガーや制約などはモデル化されていない．

2.2

ビジネスプロセスと顧客行動のモデル化

また，単一顧客の状態遷移であるため集団としての本節では，CPN によりビジネスプロセス（以降顧客行動を表現するのも困難となる．さらに，前述

BP と略記）と顧客行動をモデル化する手法についの各モデルは特定の状況や製品・サービス群を前提― S-117 ―としているため，マーケット全体のモデル化には必ある顧客数およびその特性（年齢・経済状況など）ずしも適していない．本論文ではこれらの問題を対の分布が決定される．シミュレーションにより BP処するため，複数モデルの統合と複数消費者の並行の進行と顧客行動が相互作用を行いながら平行に動的な振舞いを CPN による表現した．各モデルに現作し，各時点でのトークンのマーキングおよびそのれる状態をプレースとして配置し，一人の顧客もし属性値を分析することで BP の妥当性検証やマーケ

くは顧客グループをトークンで表現する．このトーティング施策の効果予測など様々な利用が可能となクンに関連付けられるカラーに様々な顧客属性（年る．このためには，分析に必要なトークンを含むプ

齢層，職業，経済状況など）を持たせることで，複レースにモニタ用トランジションを双方向アークで雑な行動の制御を行う．また，顧客の状態遷移のト接続する必要がある．各時点での分析結果は一旦ロリガーとなる，広告などの様々なマーケティング活グ用プレースに保管し，シミュレーション終了時に動や，web 情報の検索，SNS からの情報入手など最終的に分析を行うトランジションにより処理すプレースとして配置し，顧客の状態遷移を制御する．

る．顧客の状態遷移は非決定性なものと考えられ，確率的に考える必要がある．CPN では乱数生成用の関数 discrete が使用できるため，確率的な遷

4．おわりにこれまで BP と顧客行動は，その性質が異なるこ移を容易に実装できる．とから別々に異なった手法でモデル化され分析・評

2.2.3

価されることが多かった．しかし，これらは互いにBP モデルと顧客行動モデルの統合

前節で述べた顧客行動 CPN モデル に 配 置 さ れ

関連性が深く，独立に分析・評価すると相互作用がる，状態遷移のトリガーとなるプレースは，一部考慮されない不十分なものとなるおそれがある．まBP との関連を持つ．例えば，広告や情報発信のた

た，顧客行動のモデルは提供される製品・サービス

めの SNS 利用などは BP に組み込むことが可能での種類や顧客の置かれた環境ごとに異なるモデルがある．CPN では共通のプレースを複数モデルで共必要となり，複数の製品・サービスや多様な顧客を有することによりモデルの統合ができるため，まず考慮しなければならない BP との統合が難しいといBP と顧客行動モデルに現れる共通のプレースを見う問題がある．

出し，単一のモデルに集約する．次に，共有により本論文 で は，単 一 の モ デ リ ン グ ツ ー ル と し てモデル間にプレースの競合が発生し，デッドロック

CPN を用い，まず BP と顧客行動を別々にモデルを起こす場合，フィードバック用のアークを追加し化し，共通のプレースを共有することにより統合すこれを回避する．

るという手法を用いた．また，顧客行動モデルには既存の複数の異なるモデルを単一の CPN モデルに3．CPN モデルによる検証と評価集約した．この統合されたモデルを CPN Tools に

CPN の支援ツール CPN Tools はシミュレーショよりシミュレーションすることで，与えられた初期ン機能を提供し，与えられた初期マーキングに対しマーキング，すなわち提供する製品やサービスの市てモデルを実行することが可能となる．BP モデル

場投入量などの BP 側の市場戦略と，想定される顧側の初期マーキングにより，提供する製品やサービ客状況から導かれる結果を分析・評価可能となる．

スの市場投入量，関連組織の人員，広告宣伝に対す分析・評価のメカニズム自体も CPN に組み込んでる投資，web への情報投入頻度などが設定され，顧いる．

客行動モデル側の初期マーキングにより，各状態に― S-118 ―