機械学習による瀬⽥キャンパス⻘志館の売上予測
知能情報メディア課程 和氣匠汰
1. 概要げ」「カレー」といった語を抽出し，カテゴライズする．このような分類を⾏

品名，売上個数，カテゴリー」といったパラメータがあり，商品は⾷料品ではい，その分類に漏れたものを⼿動により区分すれば，現在⼊⼿可能な売上デーないが，事前学習データセットとして⽤いることができる．しかしこのデータ

本調査は，瀬⽥キャンパス・⻘志館にある⾷堂の売上を予測する時系列モデル

タ過去 6 ヶ⽉分のカテゴライズは⼗分可能である．しかしこの⼿法には以下のセットを商⽤のモデルの学習に⽤いることが可能かどうか規約に明⽰されていの作成を⽬的としたものである．モデルは未完成であるため，作成にあたり調問題がある．

ないため，問い合わせる必要がある．また，Discussion ページに各コンペディ査を⾏った⾷堂の現状，データの状態，気候といった説明変数として扱えるデ1.

ション参加者のアプローチが掲載されているため，参考にすることができる5．

カテゴリ間の関連性の表現

ータセットの⼊⼿⽅法，商品名の質的データへの変換⽅法，モデルの学習に⽤

例：「ハンバーグ」「唐揚げ」などのカテゴリには共通の「⾁」という区いる事のできる類似のデータセットをここに掲載する．

分が存在する．しかし単にカテゴリを説明変数に加えるだけではこの

5.2 ⽇経 POS 情報「ハンバーグ」と「唐揚げ」の間にある「⾁」という関連性を表現でき

⽇経 POS 情報とは，⽇本経済新聞社が独⾃にスーパーマーケット，コンビニ

2. 瀬⽥キャンパス・⻘志館⾷堂の現状ない．

エンスストア，ドラッグストアなどから収集する POS データを公開するサービ

既存のカテゴリ外の商品への対応

スである6．2019 年~2022 年の⾷料品の売上が⽇毎に公開されている．有料で本章では対象の⾷堂の現状及び保管されるデータセットの形式について述べ例：新しく「⿇婆丼」という既存のカテゴリ外の商品が観測された時，あるが，2023 年 10 ⽉現在，⿓⾕⼤学のデータベースに公開されており，⿓⾕る．

対応できない．

⼤学図書館蔵書検索システムを⽤いてアクセスが可能である．しかしこちらも2.

これらの問題を解決するために，カテゴリを複数⽤意する⼿法を採⽤する．例

データセットを商⽤のモデルの学習に⽤いることが可能かどうか不明のため，

2.1 ⾷堂売り上げデータの形式，状態えば「ハンバーグ」と「唐揚げ」には「⾁」という共通のカテゴリが存在す

別途問い合わせる必要がある．

⾷堂の売上データはシステムの変更により 2023 年 4 ⽉以降もののみ保管される．しかし単に単⼀のカテゴリにより区分を⾏えば，これらの関係性を表現すている．⽉毎，週毎，⽇毎の売上をエクセルの形式で出⼒することが可能である事ができない．よって具体カテゴリ，抽象カテゴリのように複数のカテゴリり，「⽇付，決済時刻，商品名，単価，カテゴリー」といった項⽬がある．そを設けることで「ハンバーグ，⾁」，「唐揚げ，⾁」のように商品同⼠の関連性のため Python の Pandas ライブラリを⽤いて「⽇付，商品名，⽇ごとの売上個を表現する事ができる．その上，例えば 4.1.1 にて前述した「⿇婆丼」という2 章では，瀬⽥キャンパス・⻘志館の現状について，保管されているデータは数，カテゴリー」といった具合に時系列解析が可能な形式への整形が容易であ

既存のカテゴリに存在しない商品が観測されたとしても，より抽象的な他のカ⼗分時系列解析を⾏うことのできる形式として出⼒可能である事，現在 2023

る．

テゴリに「丼もの」「中華」というカテゴリーを⽤いることで，ユーザーが新年 4 ⽉以降のもののみ⼊⼿可能である事，また仕⼊れについても現状機械学習

2.2 仕⼊れの現状

しく商品を追加する際，「⿇婆」というカテゴリがなくともその商品の特徴をの技術を⽤いてはいない事を述べた．3 章では，気象データの取得には気象庁

⾷堂が採⽤する会計システムに搭載された分析ツールはあるものの，機械学習表す事ができる．のデータセットと Weather API の両⽅を⽤いる⼿法が有効である事を⽰した．

を含む予測ツールは⽤いておらず，職員が曜⽇や過去の売り上げ個数から仕⼊れ数を決定しているのが現状である． 既存の予測ツールがない以上，ユーザー総括

また 4 章では，商品の質的データへの変換については，多くの⼿法が考えられ4.2 分散表現のクラスタリングによる区分

るものの，語彙抽出によるルールベースの⼿法，カテゴリの複数作成の⼿法が4.1 の⼿法は新規商品のカテゴライズをユーザーが⼿動で⾏う⼀⽅で，本節の有効であるという考察を⽰した．5 章では，事前学習やデータセットの拡張に⼿法はユーザーが新しい商品を追加する際にカテゴライズを⾃動的に⾏う事が有⽤な Kaggle の Predict Future Sales と⽇経 POS 情報を紹介した．しかし先述にとって扱いやすいソフトウェアである必要があるだろう．

3. 気象情報の取得⽅法

6.

3

できる．BERT エンコーダ により分散表現に変換し，それをクラスタリングすの通り，この双⽅のデータセットの使⽤には商⽤利⽤の可否を確認する必要がることでカテゴリの⾃動⽣成を⾏う．表 1 は実験の結果である．表 1 からわかある．

売上や来場者数の予測には気象情報が広く⽤いられる．本調査において気象るように，この⼿法である程度カテゴリを分類できる．しかしクラスタごとの情報を取得する⼿法は以下の条件を満たす事が理想である．

要素数の偏りやカテゴライズの不完全性が⾒られる．ハイパーパラメータの調1.

商⽤利⽤可能である．

整などにより改善の⾒込みはあるが，正確性の⾯で前述した 4.1 の⼿法に劣2.

有料でない．

る．

3.

滋賀県という地域を指定できる．

4.

データセットを⼿動で更新する必要がない．

5.

訓練データの期間内の気象データを提供する．

表 1 埋め込み表現のクラスタリングの結果

4.3 分散表現の次元圧縮

この⼿法は BERT により出⼒される 768 次元の埋め込み表現をパラメータ更以上の 4 つ全てを満たす API やサービスは 2023 年 10 ⽉時点では確認できな

新可能なレイヤもしくは主成分解析などにより圧縮し，説明変数として組み込い．よって訓練データには気象庁で公開されるデータを使⽤し，逐次的なデーむという⼿法である．埋め込み表現を圧縮して⽤いる理由は，説明変数の数がタの取得を要求される実⽤時には Weather API を⽤いるという⼿法を採⽤す膨⼤になり，商品名以外の説明変数がモデルに与える影響を微弱にしてしまう

る．Weather API は商⽤利⽤可能な API であり，過去 14 ⽇分の気象データに危険性を回避するためである．以下では次元圧縮の⼿法として，パラメータ更アクセスできる1．また気象庁のホームページに公開される気象データは商⽤利

新可能なレイヤと主成分解析の両⽅の側⾯から考察を⾏う．

2

⽤可能であり ，CSV による出⼒も可能である．
4.3.1 パラメータ更新可能なレイヤ

4. 商品のカテゴリ区分

パラメータ更新可能なレイヤとして挙げられるのは，Attention 層及び全結合

謝辞

まず，技術的なご指導を賜りました先端理⼯学部 数理・情報科学課程准教授層である．これらの⼿法ではタスクに適応した形での特徴量抽出が期待でき今回は提供されるデータ数が少ないため，商品をカテゴライズして質的データる．また出⼒層に Softmax 層を採⽤することでカテゴリ形式にも対応させられに変換する⼿法が適切である．⾷堂で取り扱う商品の名称は期間によって変わる．しかしパラメータ数の増加により膨⼤なデータセットを要求するため，5るための商品名をそのまま質的データとして扱うのは適切ではない，また商品章にて後述する類似のデータセットによる事前学習が必須である．膨⼤なデーは会計データの時点で「主菜，副菜，丼・カレー，デザート」といった形で⼤タセットが⽤意されていれば汎⽤的かつパフォーマンスの⾼いアーキテクチャ

まかに区分されているが，カテゴリごとに売上予測を⾏うにあたり，より詳細の作成が期待できるが，商品名という部分に⼤きくリソースを割く必要性につな区分，例えば主菜ならば「唐揚げ，ハンバーグ，⿂」のような区分が⾏われいては検討の余地がある．

樋⼝教授に対し，深く感謝申し上げます．ご多忙の中，熱⼼にご指導いただきましたこと，誠にありがとうございました．
次に，調査の前段階において貴重なご意⾒とアドバイスを提供してくださった
先端理⼯学部教務課の⽥畑様に感謝申し上げます．また，特に⿓⾕⼤学エクステンションセンターの河⾓様及び関係者の皆様には，⼼より感謝申し上げます．皆様の協⼒により，調査の⽅向性を明確にすることができました．
また，⾷堂のデータ提供をしていただきました瀬⽥ショップ SMYLE 店⻑ 若ている事が理想である． 学習データセットの説明変数にこのより詳細なカテゴリーを追加には，以下のようなアプローチが考えられる．

4.3.2 主成分解析

パラメータ更新可能なレイヤとは異なり教師なし学習に分類される主成分解析

松様並びに⻘志館⾷堂店⻑ 佐崎様に感謝の意を表します．皆様のご協⼒により，実地調査を円滑に進めることができました．
最後に，本調査に携わったすべての⽅々に対し，⼼より感謝申し上げます．まはデータセットの量に関わらず適応可能であるがこのタスクに順応する形で次
1.

商品名に⽤いられる語の抽出による区分

元圧縮を⾏う事ができるか疑問が残るため，今後実験により実証していく必要

2.

分散表現のクラスタリングによる区分性がある．

3.

分散表現の次元圧縮による区分

以上三つのうち，2 の「分散表現のクラスタリングによる区分」のみ実験を⾏

5.

だ途中段階ではありますが，本調査は私⾃⾝にとって⼤変貴重な学びとなっております．

公開されている類似のデータセットった．以下ではそれぞれの⼿法の詳細と特徴を説明する．結論から述べると，要求するデータセット数やその正確性から， 1 の「商品名に⽤いられる語の抽本章では事前学習やデータセットの拡張に⽤いることのできる，売上データ出による区分」の問題点を解消した⼿法が最も本タスクに適していると考察すに類似した⼆つの公開データセットについて述べる．

る.問題点とその解消⽅法については 4.1 節で述べる．
5.1 Kaggle の Predict Future Sales
4.1 商品名に⽤いられる語の抽出による区分

Kaggle のコンペディションである Predict Future Sales はロシアの 1C

これは商品名から語を探索し，ルールベースでカテゴリを区分する⼿法であCompany により提供された商品の売上データセットである．4商品名はロシア

る．例えば「唐揚げブラックペッパー」「チキンカツカレー⼤」からは「唐揚語で提供されており，2013 年の⼀年分のデータが公開されている．「⽇付，商WeatherAPI. (2023). Retrieved from https://www.weatherapi.com/
Japan Meteorological Agency. (2023). Commentary. Retrieved fromhttps://www.jma.go.jp/jma/kishou/info/coment.html
3
Hugging Face. (2023). BERT Base Uncased. Retrieved fromhttps://huggingface.co/bert-base-uncased

412Kaggle. (2023). Competitive Data Science: Predict Future Sales Overview. Retrieved fromhttps://www.kaggle.com/competitions/competitive-data-sciencepredict-future-sales/overview

Kaggle. (2023). Competitive Data Science: Predict Future Sales Discussion. Retrieved fromhttps://www.kaggle.com/competitions/competitive-data-sciencepredict-future-sales/discussion
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Nikkei POS. (2023). Retrieved from https://nkpos.nikkei.co.jp/
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