Enterprise Miner の活用実績について
株式会社SASインスティチュート ジャパン
遠山 勇人
2002年12月2日

Agenda● Enterprise Miner の活用実績の概要● 業界別の事例紹介● Enterprise Miner V5.0 の紹介

1Enterprise Miner の活用実績の概要

Enterprise Miner の活用実績● CRM全般● 不正発見（Fraud Detection）● 倒産確率分析（Bankruptcy Analysis）● クレジット・スコアリング（Credit Scoring）

活用実績数の● 解約予測（Churn Analysis）

割合としては、● レート設定（Rate Making）

CRM全般が多い。

● 市場分析（Market Research）● 品質管理（Quality Control）● 新薬発見（Scientific Discovery）

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活用動向（１）● 単一的な活用から、複合的な活用へ。
（例） CRM分野→ RFM分析によって抽出した優良顧客と、ツリー（決定木）などの顧客セグメンテーションによって抽出した優良顧客とを併用して、キャンペーンの告知対象とするなど。

＜RFM分析＞＜決定木＞

キャンペーンの対象として併用

活用動向（２）● 短期的な成功を目的とした活用から、長期的な成功を目的とした活用へ。
（例） CRM分野→ ある一定期間における売上高の向上を目的とした分析だけでなく、LTV（顧客生涯価値）も考慮した分析を行なう。

顧客セグメント別のロイヤルティの波を把握し、時期によって効果的なアプローチを行なう

顧客セグメント A

顧客セグメント B

購入
金額
時間

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活用動向（３）● テスト的な分析を行なう際のノウハウ蓄積により、現場で活用する際の成功率がUPしてきた。
（例） CRM分野
１回目のキャンペーン分析は、２回目以降のキャンペーン分析を成功させるための情報収集だと割り切り、多くの切り口からテスト的にキャンペーンを行なう。
それによって、２回目以降のキャンペーンの成功確率がUPするなど。

活用動向（４）● データマイニング以外の分析技術との融合が進む。
・ GIS（地理情報システム）との融合→ エリアマーケティング・店舗セグメンテーション・店舗プロファイリングなど。

・ テキストマイニングとの融合→ CRM全般で活用が進む。
（特に、コールセンターのデータなど、テキスト情報が多いケース）

4業界別の事例紹介

業界別の事例紹介〜 大学 〜Ø 導入の目的ü 大学のプレステージを高め、優秀な学生を集めたい。

Ø 背景
ü データマイニングの専門的な知識と経験を得て卒業した学生は、多くの企業で必要とされるようになると予測されていた。

Ø 効果
ü 学生に、統計学の知識を習得させやすくなった。
ü 大学の、ワールドワイドにおける高い評判を維持。

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業界別の事例紹介〜 医薬 〜Ø 導入の目的ü 新薬開発の可能性を高めたい。

Ø 背景
ü Hign Throughput Screening（HTS）手法により、１日当たりに調べられる化学成分数を、50個から10万個に増やすことができたが、同時に大容量データの処理能力に優れたツールが必要となった。

Ø 効果
ü 異なるデータベースの統一化、高度な分析プロセスを１つのフローで管理できる環境を実現。

ü 新薬開発のための有効成分の発見率を向上することが出来た。

業界別の事例紹介〜 保険 〜Ø 導入の目的ü 顧客の購買行動を把握し、顧客への的確なアプローチを行ないたい。

Ø 背景
ü データの検索とアクセスに70％の時間を費やし、検索結果の分析には30％の時間しか費やせなかった。データ加工をほとんど行なっていなかった。

Ø 効果
ü 保険契約者それぞれのニーズを、より的確に理解。
ü 年間2千万件以上の取引において、顧客毎に350の変数に基づいてクロスセル、アップセルモデルを開発。

ü マーケティング・セールス戦略を立案する時間を増やすことができた。

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業界別の事例紹介〜 金融 〜Ø 導入の目的ü 顧客の購買行動を把握し、収益向上を実現したい。

Ø 背景
ü 顧客ニーズが多様化し、変化のスピードが速くなる中で、即座に顧客ニーズに対応したサービスを提供できるビジネスプロセスが必要と考えられていた。

Ø 効果
ü ダイレクトメールの反応率が、３〜４倍向上した。
ü 従来の仮説検証型の分析では発見できなかった、見込み顧客のセグメントを発見できるようになった。

業界別の事例紹介〜 通信 〜Ø 導入の目的
ü 大規模データの加工・データマイニングの処理を短時間で実現したい。

Ø 背景
ü 全件での処理を行なうと時間がかかるので、サンプリングを行なった後に処理していた。

ü データ加工をほとんど行なっていなかった。

Ø 効果
ü データ処理時間を、従来の10分の1までに飛躍的に短縮。
ü データ加工を効率的に行なうことができるようになった。

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業界別の事例紹介〜 小売 〜Ø 導入の目的ü 効率的なキャンペーンを行ないたい（キャンペーン費用を削減したい）。

Ø 背景
ü データ分析に適したデータ構造をつくるのに時間がかかっていた。

Ø 効果
ü 通常は数ヶ月かかるDB設計・導入を、約１週間で完了できた。
ü 反応予測に基づきカタログ送付顧客を絞込み、コストパフォーマンスを改善できた。

ü 顧客ニーズに合った商品提案や販売プロモーションを策定できるようになった。

業界別の事例紹介〜 製造 〜Ø 導入の目的
ü 品質管理プロジェクトの効果向上。

Ø 背景
ü １か月で何百万件ものデータがたまるので、効率の良い処理方法が必要。
ü 工程に不具合があった際に、改善方法を早く見つける必要があった。

Ø 効果
ü 生産効率を向上することができた。
ü 各工程の流れの因果関係を把握できるようになった。

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Enterprise Miner V5.0のご紹介※ 2003年春頃にリリース予定
2003年春頃にリリース予定

EM V5.0

見やすいインターフェイス● JAVAベースのGUIの提供

操作性・視覚性がUP

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EM V5.0

ファイルの管理が楽に● モデル管理・検索機能の提供構築したモデルを、手法や目的変数などで並べ替え・検索できる。

EM V5.0

分析の処理速度がUP● マルチ・スレッド処理の提供

処理をスレッド別に分割し、CPUの同時処理が可能に。

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EM V5.0

運用効率がUP● Java によるバッチ処理に対応→ モデルの再構築を行なうなどの際に、作業が楽になる。
● XML形式でのインポート＆エキスポートが可能→ ファイルを共有する際に便利となる。
● JAVA API の提供→ JAVAコードから直接、分析処理を行なえる。

EM V5.0

新しいアルゴリズム● サポートベクターマシーン（Support Vector Machines）→ ニューラルネットワークの一種（評価版） 。
● タクソノミー（Taxonomy）→ 階層内の異なる水準においてルールを一般化する、階層構造アソシエーション分析。
● ウェブパス分析（Web Path Analysis）→ クリックストリーム・データから、頻度の高いパスを探索。

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市場における、SASのデータマイニングツールの優位性● ワールドワイドでのデータマイニングツール売上高シェア（2000年度）
その他
48.0%

SAS
36.4%

B社
5.6%

SASは、1999年度
SASは、1999年度の31.8%から大幅にの31.8%から大幅にシェアを増大
シェアを増大A社
10.0%※出典：IDC (Information Access Tools ; Market Forecast and Analysis 2001-2005)

SASは、データマイニング市場（ワールドワイド）においてNo.1のシェアご静聴ありがとうございました。
【問い合わせ先】株式会社SASインスティチュート ジャパン
URL：http://www.sas.com/japan
遠山 勇人（Hayato.Toyama@sas.com）

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