

著者名

・最新動向（4）中川慶一郎（株式会社 NTT
生田目 崇（）数理）
中央大学理工学部1．
これまでの連載を通じて，ビジネス・アナリティクス（BA: Business Analytics）を分析シーンと分析目的という観点から整理したうえで，ビッグデータ時代における最新の動向を分析技術，IT 基盤の両面から紹介した．
また，ビッグデータは以下の 3 つのパラダイム・シフトをもたらし，これを受けて，ビジネス・アナリティクス（BA: Business Analytics）も新たなチャレンジの時期を迎えていることを説明した．
（1） 目をつぶってきた事実に目を向ける．
（2） “どうにもならない時間間隔”を埋める．

図 1 意思決定品質

高枠組

ニングにもとづき，（1）データ間の相関関係や因（3） 複雑な状況で合理的に判断する．

果関係を事前に定義し，（2）統計的な見地からそここで，（1），（2）については，実践的な取り組の有意性について確かめる，といったことが広く行みがなされている．これに対して，（3）は Google

われている．の自動運転［4］のように，いまだ試験研究的な色

このとき「複雑な状況下で合理的に判断する」た彩が強く，分析技術から見ても十分な道具立てがそめには，複雑に入り組んでいる因果関係を分析・評ろっているとは言い難い．

価することも必要となる．

BA の観点から見ると（3）のポイントは機械学

また，プロアクティブ型の分析シーンでは，まだ習など人工知能の技術を有機的に結びつけることに起こっていない将来の事象に対して先回りして，気よって，意思決定品質を高める，あるいは自動化すの利いたサービスを提供する．こうしたサービスをることであり，今後の BA の大きな潮流となること実現するには，市場や消費者の時々刻々の変化に対が想定される．

応した分析が必要となる．

連載最終回である今回は，意思決定品質を高める

図 1 はこういった状況での意思決定品質を高めるための枠組みを図 1 のように考え，これに従って今にあたり，実現レベルと対応する新たな分析手法を後の発展が期待される分析手法をいくつか紹介す整理したものである．俯瞰すると第 2 回目で整理しる．また，最後に BA の方向性について筆者らの考た分析目的についてはこれまでと変わるところはな

えをまとめる．

いが，それに対応する分析手法については，近年さまざまなものが，人工知能研究の一分野にある機械

2.

進化

機械学習

学習を中心に登場しつつある．
これまで，増加し続けるデータに対する分析手法

現在でも多くの現場では，発見型，WHAT-IF 型として，数々のデータ・マイニングの手法も提案さの分析シーンで，従来の多変量解析やデータ・マイれてきた．しかし，有効性に関する大きな枠組みとVol. 23 No. 4, March 2015339

経営情報

してはこれらの手法も多変量解析の延長上にあるといえよう．
ここでの分析手法に共通する思想としては，例えば回帰分析のように，（1） あらかじめ教師データとなる変数（目的変数）を定める．
（2） その差を説明する候補となる変数（説明変数）を定める．

図 2 強化学習（3） 特定の関数（回帰分析の場合は線形関数）について，統計的見地から影響のある変数を判断できないという困難を伴う．例えばある市場を選択する．

で行動する主体が，環境の変化に応じてその都度最（4） その影響の度合いを定量的に評価する．

適に行動を決定していくような，最適な意思決定をといったことである．

行うための学習手法である．

もちろん主成分分析や因子分析，クラスタ分析，強化学習の枠組は図 2 のようになり，ここで用い自己組織化マップのように，教師データが存在しなられる代表的手法としては，マルコフ決定過程やい分析手法もあるが，これらは変数間の関係の強さニューラル・ネットワークが挙げられる．

からサンプルの特徴を集約しているに過ぎない．

マルコフ決定過程は，時間ごとに状態の集合と状

こういった問題点に対して，機械学習では，人間態間の推移確率が与えられた問題において，将来にのもつ学習能力を計算機上で再現・代替する分析手得られる価値が最大となるような最適行動を逐次的法が研究されており，「複雑な状況下で合理的に判に求める意思決定手法である．マルコフ決定過程は断する」ための道具立てとして発展が期待される．

動的計画法の一種であるので，将来時点から現在に計算機が人間の代わりに状況に応じて判断するとさかのぼって各時点各状態での期待価値を計算し，いうと，一昔前ならば SF のように聞こえるかもしその期待価値が最大になるような方策を各状態につれないが，計算機の性能向上に伴い，近年，機械学いて求める．

習分野においてさまざまな成果を見せ始めている．

ニューラル・ネットワークは非線形の複雑な因果関係をデータに合わせて逐次的にパラメータを収束

2.1 強化学習させていく手法である．したがって，計算過程での1 番 目 は， 強 化 学 習（Reinforcement Learning）

状況を加味しながら，各段階での決定を変化させてである．強化学習は，逐次的な分析の中で，得られいくことが可能となる．したがって，ニューラル・る利得を最大にするように試行錯誤しながらモデル

ネットワーク自身は教師付きデータの予測手法であを修正していく学習手法である．つまり，分析の置り，強化学習そのものではない．しかし，強化学習かれている環境に対して適合するようにモデルを変では構造の複雑な問題を扱うことが多いため，その化させていく．

最適反応のルールも複雑となる．そのような問題に強化学習は，入力されるデータが逐次的に与えらおける学習器としてニューラル・ネットワークは広れたもとで，ある環境における最適応答について，く使われており，今後強化学習が注目されるに伴試行錯誤を繰り返しながらその環境に適応させていい，同時に注目される方法といってもよいであろく学習制御である．

う．複雑な関数関係がある，もしくはスパースな回帰分析のような教師付きデータの分析とは異なり，入力に対する正しい出力が存在しない．その代データでも精度のよい評価ができるという点では強力な分析手法である．

わりに，意思決定のたびに受け取る報酬をもとに学習を行う．ただし，報酬にはノイズや遅れが含まれ2.2・る．そのため，行動を実行した直後の報酬を見るだ

2 番目は，オンライン・アルゴリズム（Online

けでは，学習主体はその行動が正しかったかどうかAlgorithm）である．オンライン・アルゴリズムは，

340

経営情報学会誌

著者名

逐次的に発生するデータについて，分析を繰り返し行い，その都度パラメータを更新することで常に，データに対して適合するモデルを得る手法である［1］．
第 3 回 目 で 紹 介 し た CEP（Complex Event Pro-cessing）も逐次発生するデータをリアルタイムに処理するという意味では思想は類似する．CEP では
例えば「ある株式の価格が直近 5 分以内に 3% 値上がりしたら保有する株式を売却する」といったように，あらかじめ設定された IF-THEN 型のルールに対して，発生したデータを判断し出力を決定する．

図3 浅

したがって，CEP ではモデルそのものは事前に設NN

深NN定し，このモデルに沿った出力を得る．
これに対して，オンライン・アルゴリズムでは，2.3・発生するデータに対してモデルそのものを変化させ3 番目は，ディープ・ラーニング（Deep Learn-ていくことで，データによりフィットした出力を得ing：深化学習）である［2］．ディープ・ラーニング

ようとする手法である．従来の分析では，データをは形式的にはニューラル・ネットワークを多層化し一度すべて DWH などに格納してからそのデータてより複雑な因果関係を分析しようという手法であについてモデル分析を行っていたが，多頻度，大量る．ニューラル・ネットワークは 1990 年代に非線データを分析するためには，こうしたデータ格納は形の因果関係を分析する手法として盛んに研究され現実的でない場合も多い．そこで，逐次的に学習をたが，その後いったん下火の時代が続いた．しか通じて最適なモデルに近づけようというようなアルし，人工知能分野において，ディープ・ラーニングゴリズムが注目されるようになった．

として再度脚光を浴びることになった．

オンライン・アルゴリズムは 1980 年代に競合比

ディープ・ラーニングが注目を浴びることになっ解析を用いた評価によってスタートし，その後，情たのはコンピュータが自律的に判断することに成功

報工学分野で目覚ましい発達を遂げた．

したという報告である．特に Google が猫の画像を近年，マーケティング・サイエンスの分野では多様な顧客の行動を説明するのに顧客ごとの個別のパ認識させることができたという記事は驚きをもって迎えられた［3］．

ラメータを推定するというモデルが多数提案されて通常のニューラル・ネットワークと大きく異なるいる．パラメータについてはベイズ推定を繰り返し

点は，通常のニューラル・ネットワークが中間層を行うことで推定値を収束させている．この手法で挟むものの入力層と出力層を合わせた 3 層構造を基は，顧客全体のパラメータに対して正規分布などの本としたものなのに対して，ディープ・ラーニング

ある分布を仮定し，各顧客に対するパラメータを初は接点数が場合によっては 10 億以上持つという深期値からベイズの法則を援用して更新する．このといニューラル・ネットワークである点が挙げられる

きにマルコフチェーンモンテカルロ（MCMC）が（図 3）．また，識別のための教師データを事前に与用いられるが，その収束計算は決して高速ではなえずに学習をさせた点も特徴として挙げられよう．

い．

特に後者については，猫とラベリングした画像

これに対して近年では，粒子フィルタという呼ばや，猫がどのようなものかを事前に情報を与えるこれる手法も注目されつつある．粒子フィルタは分析となく，数多くの画像を解析しながらシステム自らの設計によっては MCMC よりも早く収束することが猫を猫以外のものと識別した点にある．こうしたも知られており，十分な量のデータが確保できるな学習は自己教示学習（Self-taught Learning）と呼ばらば，高速に推定値が求められるのも一つの特徴でれる．現状では最先端の人工知能というべきディーある．

プ・ラーニングは，自律的にルールを生成しながらVol. 23 No. 4, March 2015341

経営情報判断する特長がある．今後生成されるデータが増加する中で，教師データを与えるような，これまでの分析を大きく超える新たな方向性として期待できる．
近年では企業が主催して，顧客行動履歴をもとにその後の行動（例えば購買や閲覧）を予測するといったデータ分析のコンペティションも開催されるようになった［5］．ここでは，判別ルールとして従来使われていたロジスティック回帰分析や決定木などに加えて，ディープ・ラーニングを使ったとい図 4 DNA 考古学

う報告も出現している．
現状の研究では，画像や文字の認識が主流であるが，上記のように BA の分野でもその本格的な登場が期待される．また，以外にも，音声認識や文章のセンチメント識別能力向上などにも応用されよう．
実際 Python などの科学技術言語上でディープ・ラーニングを実装するためのライブラリなども公開されており，大規模なモデルでなければ，PC を利用して試行することも可能である．
このとき行われる BA はユーザ行動を先読みして

図 5 BA

目指方向性サービス提供をすることを志向しており，プロアクティブ型と呼ぶことができる．プロアクティブ型

近年これらのブレークスルーとなったのが DNA

BA は，ビッグデータへの関心が広がるとともに急考古学である．DNA 考古学は，発掘された骨のか速に発展と遂げており，今後も業務やサービスを革けらなどそれ単体ではどのような生物かが特定で新的に変えていく根幹技術となっていくことが予想きないような微小な発掘物から，そこに含まれるされる．

DNA を解析することで，どの時代のどのような生物がいたのかについて特定しようという新たな考古3. 今後BA学である．

DNA も身体の進化とともに徐々に変化すると考
これまで，さまざまな角度からビッグデータ時代えられることから，人類に関するさまざまな試料のの BA について論じてきた．ビッグデータや BA がDNA の差分を分析することで，どの試料とどの試

IT ベンダによる流行言葉だという指摘は，ある側料が近い関係にあるかといったことを分析すること面では正しいかもしれない．しかし，なぜこれほどができるようになった．これらを追うことで，人類までに経営者をひきつけるのか，いささか突飛かもがどの時代にどのようにそれぞれの地域に進出してしれないが，ホモサピエンスの軌跡を例に考えてみいったかといった，それまでの考古学では知りえなよう．

かった事実が明らかにされた．

ホモサピエンスはおよそ 10 万年前にアフリカで生物学の世界の技術であり，ビッグデータの権化出現して，その後地上を移動しながら現在のようにともいうべき DNA 解析を考古学の世界に適用する地球全体に広がってきた（図 4）．その変遷を知ることで，これまでの考古学の“やり方”を大きく変ためにこれまで何をしてきたかというと，実際にそえてしまったことは注目に値する．の場にいたことを示す遺跡の発掘，その地層がいつ例えば Google が自動運転自動車の試作をするとのものかを放射性同位体によって特定するといったいうように，一見すると全く関係がない異業種の人

いわゆる伝統的な考古学の方法で行われてきた．

たちがその分野に入り込んでそれまででは全く考え342

経営情報学会誌

著者名られなかったような新たなことをやり始めるというスルーになる日が来るかもしれない．

ようなことが多くの分野でこれからも起こりえよう．

参考文献「考古学」というものを自らの業界に置き換えた［ 1 ］徳山

場合，DNA 解析のような技術を持てば，競合を一網打尽にできると思う反面，異分野の人たちが全く新しい技術を引き下げて来たら，完膚なきまでにやられてしまう．そういった期待と恐怖が一体となっ最先端ガイド 6』アドコム・メディア（2014）［ 3 ］Using large-scale brain simulations for machinelearning and A.I., Google official blog（2012 年 6月 12 日）http://googleblog.blogspot.jp/2012/06/と思われる．
（図 5）．社会においては，少子高齢化の流れはこれ

オンラインアルゴリズムとストリーム［ 2 ］八木康史，斎藤英雄（編）『コンピュータビジョン

た焦りが，今の経営者を BA に駆り立てているもの
最後に，BA が目指す方向性について見てみよう

豪アルゴリズム，共立出版（2014）

using-large-scale-brain-simulations-for.html［ 4 ］A. Fisher, “ Inside Google ʼ s Quest To Popularize

くりが必要となる．これまでのトレンドとは異なる

Self-Driving Cars,” Popular Science, Retrieved 18
September (2013) http://www.popsci.com/cars/article/
2013–09/google-self-driving-car

新たな社会づくりのためには，限られた社会的なリ［5］（株）オプト「ネット広告のクリック予測コンペ

ソースをいかに有効活用するかの視点が必要とな

ティション」https://datasciencelab.jp/compe/6

からも進むとともに，経済成長を偏重しない社会づる．
企業においては上述のようにこれまでは考えつかなかったような新たな市場参入や，予測不能なマー

略歴

ケットの動きに対する迅速な対応が必要になる．さ中川らにミクロに見ると個人においてもスマートフォン慶一郎（）などに代表されるように粒度の細かい多様なデータ

2000 年早稲田大学大学院理工研究科博士課程満期退学．博士（工学）．2012 年株式会社 NTT データ数理シが取得できるようになり，そうした行動やデータにステム取締役．マーケティング・エンジニアリングお対する気の利いた知的なサービスを提供していくこ

よびビジネス・アナリティクスに関する研究開発，コとが望まれる．
このように，さまざまな対象において，これまでとは全く異なるサービスや分析が求められるようになる．データ・サイエンティストの分野においても，従来の統計や OR の専門家にとどまらない多彩な人材が入り込んできている．こうした人材によるンサルティングに従事．
生田目崇（）

1999 年東京理科大学大学院工学研究科博士課程修了．
博士（工学）．2013 年中央大学理工学部経営システム工学科教授．マーケティング・サイエンスおよび経営科学に関する研究に従事．

新たなアプローチが今後さまざまな分析のブレーク

Vol. 23 No. 4, March 2015343