日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 3 巻 第 1 号（2019 年 3 月）

原著論文

SNS 広告オークションにおける入札分析白石 諒†1

大竹 恒平†2

生田目 崇†3

概要：本論文では，近年急速な成長を遂げているインターネット広告の入札戦略について分析する．本論文においては世界的なソーシャルネットワーキングサービスである Facebook 上に表示される広告のオークションを対象とする．
こうしたプラットフォームにおいては，入札条件の設定に合わせてシステムが自動的に入札を行い，その結果のみがクライアントに報告されるため，落札のメカニズムが明確には把握できない．本研究では，入札条件と入手可能な落札結果から，入札条件と落札状況の関係を評価する．こうした分析を通じて，より効果的な入札行動に寄与できる，もしくは落札のメカニズムを部分的にでも明らかにすることができると考えられる．
キーワード：インターネット広告，入札，積乗型回帰分析

1. はじめに示され，なぜこれだけのインプレッションであったのかといった配信構造を直接知ることが出来ない．本研究では，近年，広告業界においてインターネット広告市場が拡大オークション市場を仲介業者の立場で考えた際に，まず対し続けている [1]．その理由として，インターネット広告は，象ユーザに表示されるように広告枠を獲得することが重要

配信対象者を細かく設定したターゲティングが行えること，であると考え，インプレッション数の推定を行う．

企業にとっては，広告掲載による配信者への効果を測定しやすい，また，広告の配信が簡単にできるといった利点が挙げられる．
インターネット広告の多くはリアルタイムオークションで取引されており，広告を出稿した効果の測定や入札金

2. 既存研究と本研究の位置づけ
インターネット広告配信に関する研究は主に，配信プラットフォーム側の研究と広告仲介業者側としての研究に分けられる．

額等，日々の入札のための運用管理が重要になってくる．

前者の研究では Xinran ら [2] や田頭ら [3]，宮西ら [4]

現状では，予算の配分や掲載効果を上げるといった日々のの研究がある．それぞれの研究は広告配信プラットフォー

運用は広告担当者の経験則で行われていることが多いため，ムを持っている企業が行っている研究のため，コンバージ思い通りの運用ができず，予算の涸渇や思うような掲載効ョンするユーザに着目した研究であり，ユーザの情報や行果が現れないといった問題の発生とともに，設定した入札動履歴，配信する広告の属性等から機械学習法を用いて予価格や予算上限が必ずしも予想していた通りの結果を生む測を行っている．

保証がないといったこともｎあり，インターネット広告に

後者における研究では高野ら [5] の研究や Saito [6] のおける入札とその配信結果の関係を分析することは価値が研究がある．これらは広告仲介業者の立場から行われていあると考える．

る研究であり，共にアドネットワーク広告を対象に広告仲本研究では Facebook 広告を対象とした仲介業者における広告配信戦略について論じる．

介業者が得られるデータから広告オークション市場での入札戦略について論じられている．

本研究の目的は，Facebook 広告を対象に取得可能な広告出

本研究は後者に属するものの，これまでに対象とする稿データから，取りうるデータの構造に合わせたインプレSNS すなわち Facebook 広告における入札戦略に関する研ッション数(表示回数)を推定することである．さらに，そこ究は少ない．その理由として，SNS 広告おいて広告プラッから得られる知見を用いて広告仲介業者が運用していくた

トフォーム側から得られる情報が少ない，広告配信システめの入札戦略の施策への提言を目指す．

ムの自動化が進んでいる，one of them に向けた広告になっインターネット広告の既存の研究ではコンバージョンているといったことが挙げられる．

に関して，予測やユーザの特定が行われているが，広告プ本研究でも用いる Facebook 広告を対象とした研究としラットフォームを持っている企業による研究が多く，広告ては Liu ら [7] がターゲットのデモグラフィックデータと仲介業者の立場で行われている研究は多くない．

CPM (cost par mille) の関係を考察しているが，本研究のよまた，Facebook 広告はアドネットワーク広告などの入札にうに実際の配信設定データを用いているわけではなく，リ比べて入札設定は簡単にできるものの，配信結果のみが提バース・エンジニアリングの考え方を使って，価格とデモ†1 東日本電信電話（株）†2 東海大学†3 中央大学 （連絡先：nama@indsys.chuo-u.ac.jp）
投稿：2018 年 12 月 15 日
採択：2019 年 2 月 28 日

ⓒ2019 Japan Social Data Science Society

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第 3 巻 第 1 号（2019 年 3 月）
表2

グラフィック項目の関係について類推している．Liu らのターゲティング設定項目

項目
age_max

説明ターゲットの最高年齢

age_minターゲットの最低年齢

Desktop

表示する際のデバイスの設定の有無

られる．こうした条件の下で成果であるインプレッション

MobileFacebook

数や配信評価の構造を明らかにすることは著者の知る限り

audience_network

はこれまで行われておらず，近年増加している SNS 利用頻

Instagram

度や，広告ターゲティングのことを考えると，配信構造やHomeJapan

表示する際のデバイスの設定の有無
Facebook に広告を表示させるかの有無
audience_network に広告を表示させるかの有無
instagram に広告を表示させるかの有無
プロフィールの居住地情報がエリア内に含まれる利用者の有無
最近の位置情報が，選択されたエリアである利用者の有無
表示する地域の有無

KantoArea

表示する地域の有無

分析内容について示す．

TokyoAreaFeed表示する地域の有無
Facebook 上における広告の表示位置の有無

広告プラットフォーム：Facebook

instant_article

Facebook 上における広告の表示位置の有無



データ期間：2015 年 10 月 1 日～2017 年 10 月 29 日

right_hand_column



データ件数：13361 件(インプレッション数やクリッClassic

ク数など日毎の出稿した結果)

instream_video

Facebook 上における広告の表示位置の有無
audience_network 上における広告の表示位置の有無
audience_network 上における広告の表示位
置の有無
audience_network 上における広告の表示位
置の有無
男性に広告を表示されるかの有無
女性に広告を表示されるかの有無

研究と比較して本研究では，広告配信管理業者の協力を得て実際の入札設定データを用いて項目間の関係を考察する点が大きく異なる．ただし，次節で説明するように取得できるデータには限りがあるため，意思決定を行う情報も限配信状況の解明は重要な研究テーマと考えられる．

3. データ概要
本節では，本研究の分析で使用するデータの概要及び，掲載された広告キャンペーン件数：106 件



広告主の数: 26



広告業界数: 6 業界（1: その他，2: EC，3: 旅行，4:Recent

rewarded_video
MaleFemale

自動車，5: 人材，6: 不動産）本研究で使用するデータのうち，インプレッション数やなお，広告キャンペーンとは，ある企業によって配信され使用金額，クリック数といった広告の出稿結果については，る一定期間の同一広告である．広告業界，広告主，キャン出稿期間中のデータは日毎に取得できるものの，予算や入ペーン数については表 1 の通りである．

札金額，ターゲティング内容は日毎の広告設定内容に関してはシステム上上書きされるため，広告の最終出稿日のデ

表1
業界フラグ
12
3456

業界名
その他
EC
旅行
自動車
人材
不動産

広告主の概要

広告主数
445265ータのみが入手できた．これは，本来であれば広告設定内キャンペーン数
101617172917

データ数
9951727
1858232337992659

課金イベントはインプレッションすなわち配信時やクリック時などであるが，このうち本研究ではこのインプレッション数の推定を目的とした分析を通じた Facebook 広告について論じる．Facebook における広告配信の仕組みを図 1に示す [8, 9]．

広告主③オークションの実施

⑥
配信
結果

⑤
広告反応

広告仲介業者

図1

いては取得できなかった．
本研究で使用するデータでは，ターゲティングの設定に関しては入札期間中の変更はほとんど行われていないため，期間内のターゲティングは最終日の広告設定内容と同じと仮定し，予算や入札価格については最終日のデータをもとに推定し分析を進める．また，広告の出稿期間のデータが連続して欠損が存在している場合があったため，そのデータについてはリストワイズ除去を行って対応している．
広告出稿データについては，出稿日，広告 ID の他，課金発うち，ターゲティング設定については，表 2 に含まれる項目について設定が可能である．このうち，Feed はニュース
フ ィ ー ド ， instant_article は イ ン ス タ ン ト 記 事 ，right_hand_column は PC で閲覧する場合の画面右側の欄へ

配信先媒体

Facebook 広告の仕組みⓒ2019 Japan Social Data Science Society

ンプレッション数，費用，クリック数，が含まれる．この
③
広
告表示

⑦
効果測定・改善①広告発注

配信済みデータを提供されたため，これらの設定項目につ生イベント，日予算額，入札額，ターゲティング設定，イ

facebook②
広（告入出札稿）

容は運用側が設定しているので把握できるはずであるが，の 表 示 位 置 を 示 す ． ま た ， Classic, instream_video
rewarded_video は audience_network の指定であり，それぞ35日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 3 巻 第 1 号（2019 年 3 月）
れ通常の広告記事，インストリーム動画，クリックして閲

𝑦 = 𝛽0 + ∑ 𝛽𝑖 𝑥𝑖覧したターゲットのみが報酬を得られるリワード動画であ

(1)

𝑖る．
ここで，𝑦は目的変数，𝑥𝑖 は説明変数である．
積上型モデルとしては，説明変数にパラメータを累乗し4. 入札と配信に関する分析て乗じたモデルが一般的であるが，本研究では説明変数候4.1 分析概要

補として表 2 のデータを用いるため，0-1 のバイナリ型の前節で述べたように，本研究で用いるデータでは広告出変数が含まれる．そこで，式(2)に示す形とする．

稿結果はあるものの，広告設定内容については広告掲載最終日のデータしか残っていないため，はじめに最終日に残っている予算と入札価格のデータを用いて，各日における𝑦 = exp{𝛽0 } ×∑
𝑖:𝑥𝑖 が連続変数

予算と入札価格の推定する．予算と入札価格を推定する理

𝛽𝑥𝑖 𝑖 ×

∑𝑥

𝛽𝑖 𝑖

(2)

𝑖:𝑥𝑖 が 0−1 変数

由として，実際の運用業務の中では日々の広告掲載結果か

この式は，両対数変換をすることにより線形式とすること

ら広告効果を測定し，次の予算や入札価格を設定していくができ，変換された値を用いて，通常の重回帰分析と同様といった運用サイクルを回していくため，この補完が必要にパラメータを推定することができる．なお，連続変数でと考えたためである．これにより日々の予算と入札価格を0 が含まれる場合は 1 を加えて対数変換している．

知ることが出来るため，各日の予算と入札価格のデータを補完する．

5. 分析結果と考察

次に，補完したデータを学習用データと検証用データに以下において，まず学習用データによる推定結果をまと分け，学習用データでインプレッション数を推定し，検証め，その後，検証用データを用いたモデルの評価を行う．

用データで推定した結果と実際の値について比較を行いモ

5.1 予算の推定デルの評価を行う．これらの結果を元に，入札戦略を策定し，施策の提言を行う．

予算の推定に使用した説明変数は表 2 の変数に表 3 を加えたものである．本研究で使用する出稿データとターゲ

これらを図 2 にまとめる．

ティング設定データから変数を作成する際，出稿データからは過去 7 日間の平均インプレッション数と平均使用金額

入札価格の推定

予算の推定の変数とその交互作用項，ターゲティング設定データからは配信地域や配信年齢といったデータからデータ内で同じ値を取り相関が高いものを除いたデータである．

インプレッション数の推定

過 去 7 日 間 の 平 均 イ ン プ レ ッ シ ョ ン 数(IMPRESSIONmean) と平均使用金額 (SPENDmean) を求めた理由は，当日の結果から当日の予算を推定するといっ推定モデルの評価たことは可能であるが，実運用上では当日の結果から次の日の広告設定を行うといった順序であるため，このような状況を回避するためにこのような処理を行った．平均イン入札戦略の策定
図2

分析フレームワーク

プレッション数と平均使用金額の交互作用項 (Imean ×Smean)は，支払う金額が多いと広告を表示する回数は多くなるが，広告枠にも上限があるため支払う金額だけ高く表示回数が高止まりしてしまう可能性があると考え変数に加分析にあたり，汎化性能を担保するために，中間時点のえた．

2016 年 9 月 19 日を境に前半を学習用データ（8706 件），後半を検証用データ（3913 件）として分割する．
4.2 分析モデル
本研究では，提案する分析モデルの結果を通じた広告配信の施策の提言を目指すため，推定には変数の因果関係を考慮できる回帰モデルを用いた．採用モデルの候補としては線形の重回帰モデルと積乗型モデルである [10]．
まず，重回帰モデルは以下のように定式化される．

ⓒ2019 Japan Social Data Science Society

表3

予算推定の候補変数（表 2 以外のもの）

変数名
BILLING.EVENT
業界 flgyoubi
IMPRESSIONmean
SPENDmean
Imean×Smean

内容
課金イベント
どの業界かどの曜日に出稿されたか
過去 7 日間における IMPRESSION の平均値
過去 7 日間における SPEND の平均値
IMPRESSIONmean と SPENDmean の交互作用

36

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重回帰モデル並びに積乗型モデルについて，AIC を基準

とめる．とした変数選択を行い，検証用データによる評価を行った．
自由度調整済み決定係数は，重回帰モデルで 0.66，積乗型

表5

入札価格の積乗型モデル
変数定数項

係数-0.15

P値
0.96

BILLING.EVENTIMPRESSIONS

0.320.46を表 4 にまとめる．なお，業界 flg は業界を表すダミー変

BILLING.EVENTLINK_CLICKS
log(age_max)

0.37
1.53

0.07
0.01

数であり，各モデルに用いる際には， flg1 を除いてパラメlog(age_min)

1.59

0.00

desktop

0.69

0.00

right_hand_column

-0.92

0.00

instagram

0.74

0.04

home
recent-2.45
0.67

0.00
0.00

モデルで 0.70 となったため，ここでは積乗型モデルを採用した．実際の予算と予測された予算の散布図（対数）を図3 に示す．また，積乗型モデルで推定されたパラメータ値

ータ推定をしている．

図3

積乗型モデルによる予算の実測値と推定値の散布図

0.45

0.14

0.540.00

male

-0.66

0.01

female-2.940.00log(IMPRESSIONmean)log(SPENDmean)

-0.90
0.34

0.00
0.01

業界 flg2-1.150.00

業界 flg30.150.59

業界 flg4

0.190.57

業界 flg5

0.86

0.00

業界 flg6log(IMPRESSIONmean)×log(SPENDmean)

-0.20
0.04

0.56
0.00

5.3 インプレッションの推定
インプレッションの推定に使用した説明変数候補は表 2（両対数）
表4Japaninstream_videoのデータに表 6 のデータを加えたものである．ここでは，予算の積乗型モデルの結果
変数定数項

係数-0.24

P値
0.94log(age_max)

2.02

0.00

log(age_min)

0.88

0.19

mobileJapan-0.47
-0.53

0.01
0.09

ターゲティング設定データから作成した変数のほかに，推定した予算と入札価格および，その交互作用項を変数に取り入れた．推定した予算と入札価格の交互作用項を候補とした理由は，広告運用を行う上で予算が多い場合，余裕が出来るため入札価格を大きくすることができるが，どこか

KantoArea-2.00

0.00のタイミングで予算に対する入札価格の上限が決まると考

instream_video

0.28

0.14log(IMPRESSIONmean)-1.150.00えたからである．

log(SPENDmean)

0.01

0.92

業界 flg2
業界 flg3

-0.11
-0.21

0.66
0.46

業界 flg4

-0.47

0.13

業界 flg5

0.33

0.14

変数名BILLING.EVENT

業界 flg6-0.25

0.39

業界 flgどの業界かlog(IMPRESSIONmean)×log(SPENDmean)

0.12

0.00

youbi

どの曜日に出稿されたか

yosan_pre

指数変換した推定した予算

5.2 入札価格の推定
入札価格の推定に使用した説明変数は，予算の推定で使用した変数と同様であり，重回帰モデルと積乗型モデルで入札価格を推定しステップワイズ法で変数選択を行った結果，自由度調整済み決定係数について重回帰モデルが 0.73，積乗型モデルが 0.91 となったため，積乗型モデルを採用した．選択された変数とそのパラメータ値について表 5 にまⓒ2019 Japan Social Data Science Society

表6

インプレッション予測のための候補変数（表 2 以外のもの）

tanka_preyosan_pretimestanka_pre

内容
金額発生タイミング

指数変換した推定した入札価格
yosan_pre と tanka_pre の交互作用項

本分析においても上記 2 つの分析と同様に積乗型モデルが自由度調整済み決定係数において高い値（0.61 対 0.77）となったため，積乗型モデルを採用した．この時のパラメータの値を表 7 に，また実際のインプレッション数と予測値（対数）の散布図を図 4 に示す．

37

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表7

インプレッションの積乗型モデル

5.4 モデルの評価
前節までの分析によって得られたモデルについて，検変数

係数

p値

定数項

1.56

0.18

BILLING.EVENTIMPRESSIONS

1.06

0.00

まず，検証用データを採用されたモデルに当てはめた際

BILLING.EVENTLINK_CLICKS

1.510.00のインプレッション数の実測値と推定値の散布図を図 5 にlog(age_max)-0.810.00

示す．

log(age_min)

2.64

0.00

desktop

0.97

0.00

instant_article

-0.20

0.00

right_hand_column-2.480.00

audience_network

1.37

0.00

instagram

2.05

0.00

home

-5.59

0.00

recent

2.33

0.00

male

-2.13

0.00

log(yosan_pre)

2.57

0.00

log(tanka_pre)

-2.90

0.00

業界 flg2

-3.10

0.00

業界 flg3

1.03

0.00

業界 flg4

2.02

0.00

業界 flg5

2.38

0.00

業界 flg6

0.51

0.00

log(yosan_pre)×log(tanka_pre)

-0.04

0.00

証用データを用いた評価を行う．

図5

検証用データの実測値と推定値の散布図（対数）

この図を見ると，学習用データでは見られなかった，推定が大きく外れるデータのまとまりが右下の領域に見られる．
この外れ値は検証用データの期間多くの広告を出稿されていた業界（業界 1: その他）に含まれている企業であったた
め，これについては今回使用した変数以外の別の要因が影響したものだと思われる．ただし，これ以外のデータについてはおおむね学習用データと同様の当てはまりとなっている．
検証用データにおいて，予算，入札価格，インプレション数の時系列グラフを実測値と比較した（図 6，図 7）．図6 は比較的精度の高かった例，図 7 は精度の低かった例である．いずれの場合も，予算と入札価格については，それらの予測モデルの説明変数の共通要素が複数あったため相関が高かった．特に，その他業界においては実測値との乖離が大きく業界ごとにインプレッションに影響を与える変数が異なっていることも考えられる．
ただし，Facebook のオークションにおいてはセカンドプ

図4積乗型モデルによるインプレッションの実測値と推定値の散布図（両対数）

ライスオークションを基礎とした VCG メカニズム[11, 12,13, 14] により課金が行われるため，課金イベントが発生した時に，入札した価格そのものが請求されるわけではなく，おおむね相当低い単価での請求が行われている．

ⓒ2019 Japan Social Data Science Society

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図6

予測精度の高かった例（旅行）

次に，検証用データにおけるインプレッション単価，すなわち SPEND/IMPRESSION について，予測値と実測値の残差を横軸，縦軸に実測値とした散布図を図 8 に示す．

図7

予測精度の低かった例（その他）条件での予算と入札価格の上限設定について，本モデルを用いてシミュレーションを行った．
広告配信設定をここでは広告主の業界を旅行，配信曜日を月曜日，予算を 35,000 前後，入札価格を 5,000 前後，課
金タイミングは広告表示時（インプレッション），対象最高
年齢は 50，対象最低年齢は 18，配信媒体先（mobile，audience_network，instagram），配信エリア（home，recent，TokyoArea），配信対象性別（female）を有として，予算と入札価格のインプレッション数との関係を示す．このシミュ
レーションでは，前節のモデルを用いているため，他社の入札戦略については直接考慮をしておらず，あくまで自身の設定したターゲットや予算，入札価格からのインプレッション数の予測を行っている．
予算と入札価格の上限を変化させた結果を表 8 に示す．
表8

シミュレーション結果

予算

インプレッション

入札価格

インプレッション

31,000742.431,000202518.84

この図より，実インプレッション単価が高いほど残差が少

32,000796.802,00020321.09

ないことが分かるが，実インプレッション単価が低いと上33,000853.293,0005294.82

手く推定が行えていないことが分かる．事前の集計から広34,000911.924,000

2039.05

35,000972.705,000972.70

36,0001035.64

6,000

531.2937,0001100.777,000

318.6238,0001168.098,000

204.6039,0001237.629,000

138.4340,0001309.37

10,00097.60

図8

インプレッション単価の評価

告主の業界ごとにインプレッション単価が大きく異なることが分かっていたため，残差について業界ごとに集計した
ところ，インプレッション単価の安い自動車業界においては残差がほとんどマイナスであり，逆にインプレッション単価の高い EC においてはほぼ 0 であった．このように，単価の違いが推定に影響を与えている可能性が示唆されたが，競合他社の状況やコンバージョン単価などの影響を考察する必要があるため，今後の課題とした．
5.5 入札戦略
本研究のモデルを用いた入札戦略の策定のために，あるⓒ2019 Japan Social Data Science Society

表 8 から予算を増やすことで，インプレッション数は上がっていくものの，入札価格を変更することで獲得インプレッション数に大きな差が見られた．今回の広告設定の条件

39

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における入札戦略では入札価格の設定が大きな要因である成することが出来ると思われる．また本研究では要因を把と考えられる．

握するために回帰モデルを用いて推定を行ったが，広告のシミュレーション結果から，入札価格がインプレッショ時系列のグラフを見るとインプレッション数が高い期間とンに対し大きな影響を与えていた．予算を一定の状態のま低い期間で分かれていることがあるため，推定手法としてま入札価格を上げると，オークションで広告枠を獲得するは時系列的に状態を変化させたモデルによる解析も考慮すことが出来るようになるものの，1 回の入札価格が高くなる必要があると考える．ってしまい予算を早く使い切ってしまうため，インプレッション数が下がると予測されたと考えられる．また，入札価格を下げた場合にインプレッション数が指数的に増える結果になっているが，これは本来想定される入札価格範囲を逸脱した状況になっている可能性もある．本来であれば，入札価格を下げるとほとんど落札できずインプレッション数は 0 に収斂していくはずであるが，パラメータ推定には時期などは考慮せずすべての該当データを利用しているた
め，競合が緩やかで落札しやすかった時期は価格も安く入札されており安く大量に落札できたということも考えられる．こうした状況は本モデルでは考慮できていない．
ただし，入札価格を操作すると獲得できるインプレッション数が変わる状況にあることを考えると，業界や時期などで入札価格の相場はある程度範囲は決まるとはいえ，その時点での適切な入札価格を決めるために，本論文のようにモデルによって状況を推察することは実務上有用性があると考えられる．

6. まとめと今後の課題
本研究では，インターネット広告のうち Facebook 広告を対象とした入札戦略について論じた．広告仲介業者が取得可能な広告出稿データからインプレッション数を推定するモデルを作成し，推定値と実測値との比較を行った．また，ある条件で広告の予算と入札価格を，上限設定を変えた場合のシミュレーションを行った結果，本モデルでは入札価格を変動させることがインプレッション数へ大きな影響を与えることが分かった．本研究で得られた知見は，仲介業者が広告運用を行うための入札戦略に対する施策への提言ができたと考える．
本研究のモデルでは，直接的には競合状態については考慮しておらず，実際に競合した際の情報をモデルに取り入れる必要があると考える．カテゴリによっては時期により入札価格のトレンド変化がある場合も想定される．こうした競合状態をモデルに取り入れることが出来ればよりオークション市場の状態を考慮できるため，インプレッション

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数に対する予算や入札価格との関係性考慮したモデルを作ⓒ2019 Japan Social Data Science Society

40日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 3 巻 第 1 号（2019 年 3 月）

Bidding Behavior Analysis in SNS Advertisement Auction
Ryo SHIRAISHI†1

Kohei OTAKE†2

Takashi NAMATAME†3

Abstract: In this paper, we analyze the bidding strategy of Internet advertising which has been rapidly growing in recent years. In
this paper, we focus on the advertisement auction displayed on Facebook which is a representative social networking service (SNS).
In such a platform, the system automatically bids according to the setting of the bidding conditions and only the result of winningbids is reported to the client, so the mechanism of the bidding cannot be clearly grasped. In this research, from the bidding condition
and the available bidding results, we evaluate the relationship between the bidding conditions and the bidding situation. Throughsuch analysis, it is thought that it is possible to contribute to more effective bidding behavior, or to clarify the mechanism of thesuccessful bid even partially.
Keywords: SNS Advertisement, Bidding, Multiplicative Regression Analysis†1 Nippon Telegraph and Telephone Ease Corp.
†2 Tokai University†3 Chuo University(Correspondence Author: nama@indsys.chuo-u.ac.jp)ⓒ2019 Japan Social Data Science Society41