問題対応型データマイニング（小売業への適用）
小柳滋，酒井浩…………ll……ll…lllllt…llll…l…ll…l…ll…l…ll…lllll…ll…lll…llllll…l…lll……lll…l…ll…ll…ll…llllll…l…ll…l……llll…lll18811…l……lll…llllll……ll……lll‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖‖＝‖‖＝＝‖‖‖＝‖‖‖＝＝‖‖‖＝‖‖‖m…llllll…ll

表1／ト売業におけるデータマイニング

1．はじめにケース 顧客の識別 対象データ

データマイニングとは大量のデータの中から有用

ケース1しない 集計データ

ケース2

しないな情報を自動的に抽出する技術である．データマイニ
ングは多くの手法が提案されているが，その有効性を例

POS分析

トランザクシ
ヨン

ケース3

す る

トランザクシ ダイレクトマー
ヨン

示すには実際のデータからユーザにとって有用な情報

ケティングを発見することが重要となる．そのためには，実際の揃えに利用が可能である．ケース2の代表例としてバユーザがどのような情報を必要としているのかを把握

スケット分析がある．バスケット分析では個別トランした上で，マイニングシステムがユーザの問題に対応ザクション（買い物カゴの中身）を分析することによする機能をもつ必要がある．我々はデータマイニングり，どのような商品が同時に購入されやすいかを発見の小売業への通用を考えるにあたって，スーパーマーするものである．米国のウォルマートにおける「ビーケットと連携して実データを用いたマイニングの実験

ルと紙おむつ」の相関の発見が有名である．商品間のを行い，スーパー関連を発見することにより，相関の強い商品を近くにの現場でデータマイニングを活用するためにはどのような機能が有効かを探るための実践配置するなどの売り場レイアウトの変更などに利用さ的な研究を行ってきた．本稿ではこの実験に基づき，れる．バスケット分析はPOSと比較して個別のトラ小売業における問題適応型データマイニングに求めらンザクションを対象とするため取り扱うデータ量が多れる課題について述べる．

量となり，時間軸方向の分析は通常行われない．ケー

2．小売業におけるデータマイニング
デパート，スーパー，コンビニ，通販等の小売業にス3はもっともミクロな分析であり，顧客ごとに購入した内容と時期をデータベース化し，これに基づいたマイニングが行われる．特定の商品を購入した顧客のおいては系列店全体のマクロな動向分析から個別顧客特徴を分析することにより，ダイレクトメールを出すのミクロな分析までデータマイニングを活用する場面顧客を抽出する等の応用が可能である．

が数多く存在する．代表的な場面として表1に示す3

我々はスーパーとの共同研究において，POSデータを用いたマイニングを行った．POSデータは広範つのケースが考えられる．

ケース1はもっともマクロな分析であり，POSデな小売業で利用されており，通常全商品にわたって日ータを用いて系列店全体，特定の店舗，特定の商品の次，週次，月次の売上数量や金額などが一定期間にわ分析等がある．POSデータを用いた売上高の大きいたって蓄積されている．また商品は階層的に分類・コ商品や売上増加率の高い商品のリスト作成などの定型ード化されている．

的な分析はPOSデータ分析サービスとして以前から行われている．データマイニングを用いることにより非定型な分析が可能となり，商品の売れ筋の分析や品3．データマイニングシステム「小売君」の構成

本実験に用いたデータマイニングシステム「小売おやなぎ しげる，さかい ひろし

君」のソフトウェア構成を図1に示す．

㈱東芝 研究化発センター〒210−8582 川崎市幸区小向東芝町
1998年12 月号

3．1クライアントサーバインタフェース部© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（33）6丁5

数の説明変数を選択し，目的変数を説明変数の線形近似として表すものである。相関分析はデータベースの＿ ：、属性の中カ、ら相関の高い属性とその値の範囲を抽出す

サ仙−バるものである。いずれも大規模なデータベースを対象とし高速性を養祝したアルゴリズムである。

・、・ − ノン、′・当
データマイニングは大規模なデータを取り扱うことが本質でありヲ そのために従来のデータベースをその＜コまま用いるだけでなく，データマイニング専用のデー［ヨタベー【ス（マイニングマーー ∴∴‥．・・享こミト）を利用することも有効である∂ト小売君」では9 膨大なデータをより少ない図且 「小売君」のソフトウエア構成

記憶領域に格納する記憶効率とデータアクセス速度に一般に多数の系列店を持つ′j、売業では全店舗の優れているマイニングマートを備えている功 本マイニ

POSデータを中央の情報センターに集中して格納しングマートの特徴をPOSデータを例に従来のリレーている。一方，マイニングの結果は各店舗でも利用でショナルデ」夕べーきることが望まれる。このため「小売君」ではシステスと対比させて説明する。

POSデー叫タは商品Pの店Sでの日（週）ごとの販売ムをクライアントサーバ構成とし，各店舗のWebブ量を表したデー一夕であり，図2のように商品コード，ラウザより中央のセンターに格納されているデータベ

店舗コ」山一−ド，売上数量など2〜30個の項目を含む。リ」−スをマイニングして9 その結果を見ることができる

レ山ショナルデ」仙夕べースでは，この2〜30個の項目ようにした。クライアント側の画面はエンドユーザで全体をひとつのレコードとしてディスク装置に格納すも容易に操作できるように設計されている。

る。そして9 商品コードや店舗コードなどの項目に検索キーをつけることで，例えば，「商品Pの前日の販売状況を検索」するように少呆のデータを参照する処

3。2 業務プmグラム部「小売君」ではⅥrebブラウザから直接マイニング理を十分高速に実行する。しかしデータマイニングでエンジンを呼び出す他に，業務プログラムからマイニの代表的な検索条件では9「商品分類Gに属する全商ングエンジンを呼び出すことも可能である。業務プロ

品に関して過去2年分の売上数量と金額を検索」する

グラムではマイニングエンジンのためのパラメし一−一夕設というように，大量のデーⅧタを参照する処理を実行す

定やマイニング結果の加二仁，ユーザに分かりやすい形る。この場合，従来のリレーショナルデふ夕べースで式への変換などを行いながら，ユーザの業務の支援をはディスク装置から大量のページを読み出す必要があ行うプログラム群である。

るためタ 高速に実才子することはできない。

今回開発したマイニングマートでは，次のような特二ミ．3 章イ∴ングニ∵ノジン部

徴を備えることにより，データマイニング処理におけマイニングエンジンは各種のマイニングアルゴリズ

るディスク装置へのアクセスを削減している。

ムを実現する部分である。現在「小売君」には回帰分（1）項目ごとに異なるファイルに格納する。

析と相関分析が実装されており，ニューラルネットワ（2）時系列データを連続的に格納する。

ークおよび決定木についても組み込む予定である。i司（3）索引部にビットマップを採用する。

帰分析はデータベースの属性より単一の目的変数と複本マイニングマ一山トでのPOSデータの格納例を，

商品ヨ隅ド 店舗ヨ℡ド 卑見屋一山垂 商品分類

49丑023…

2l

売上数量 売上金韓97ノ10／21 4 ‖ 2 6

4480

97／10／2l 4 11 2 n3360

図2 リレーショナルデータベーーーースへの格納
6冒6（34）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズDリサーチ

図3に示す．

固定長領域

固定長領域

ら読み込むべきページ数は大幅に削

溢れ領域

溢れ領域減できる．さらに，索引部のビット

図3 マイニングマートのデータ保持方式

店舗コード先の例では，売上数量のファイルと売上金額のファイルが処理対象となり，過去2年分のデータは圧縮され，固定長領域と溢れ領域に格納される．固定長領域は時系列データを連続配置するため，ディスク装置かマップを利用して，固定長領域のデータの格納場所を簡単に求められるようにしたため，ったが，その理由として以下のようなことが考えられ処理が極めて高速化できた．先の例のような検索条件

る．

に関する従来のリレーショナルデ…タベースと本マイ。1日の販売数量が少ないものはうまく予測できない。

ニングマートとの性能比較を図4に示す．図のように・惣菜のように1日の入荷量が一定のものは販売量も100倍以上の高速化と3倍の記憶効率の向上が達成さほぼ一定が多く，変化する場合を予測できない。
・競合店の特売等により販売量が大幅に変化する場合れた．

は予測できない．

4。スーパーとの共同実験

これらは統計的に当然な結果，あるいは予測に必要スーパーとの共同実験を以下のように行った．まず，なデータが説明変数に含まれていないためであり，マ一定期間のPOSデータをお借りし，データマイニンイニングエンジンそのものが原因ではない．実際に利グを行った結果とそれに対する考察を加えてスーパー用可能なデータが限られるため，単品の売上予測は困の担当者とディスカッションを行い，現場でどのよう難なものが多いという結果をスーパーの担当者に説明な情報が必要とされているのかの示唆を頂いた．このしたところ，スーパーの現場では必ずしも個別商品のようなサイクルを2度繰り返した．

売上予測を必要としているわけではないことを示唆された．現在多くの小売業では自動発注システムが稼動4．1第1フェーズ（売上予測）しており，在庫が一定量以下になると自動的に発注がまず回帰分析を用いた売上予測について説明する．

行われる。このため在庫の効く日用品に関しては売上目的変数を売上数量，説明変数を価格，天気，前日の予測をする必要がほとんどない．スーパーの担当者が売上数量などとして前日までのデータに対して回帰式

マイニングに期待する情報はPOSの定型的な分析でを求め，これを次の日のデータに適用して算出した売は見つからない情報であり，実際の業務に役立つ情報

上予測値と実際の売上数量とを比較してどの程度予測であるとの示唆を受けた．

が的中したかを調べた。予測がほぼ的中した例を図5に示す．図5の横軸は日付，縦軸は売上数量を表す．

4．2 第2フェーズ（ユーザの視点に立った分析）

なお回帰分析でうまく予測できない場合がかなり多か

スーパーの担当者の企画業務（例えばイベントの企画）の支援や，通常の分析では得られない店舗の特徴や商品の特徴を抽出することが有効であろうと考え，

使用データ

・POSの週次データ（3．8万種類×6店舗×60過分）
・RDBには、約260万レコード（20％の充填率）RDB
記憶領域

検索性能

以下のような実験を行った。

300MB

マイニングマート 100MB

・最適販売価格の算出

RDB 152秒 94秒 58秒 1．85秒 マイニングマート 1．29秒 0．23秒 0．20秒 0．20秒
検索ヒット率 20％ 0．65％ 0．15％ 0．05％

図4 マイニングマートの評価
1998年12 月号

マイニングエンジンの上に業務プログラムを開発してスーパーにおいて一般に商品の価格は一定ではなく，いくつかのレベルの特売に応じて変動させている。当然ながら価格を下げたとき販売数量は増加する。利益は販売価格と仕入価格の差と販売数量の積で表せるの© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（35）6日で9 利益を・最大にするための最適な販売価格を求めるある。叫般に各店舗毎に取扱う商品や取扱う数量はかことが可能である。そこで，回帰分・析の結果得られたなり異なるため，同一商品の販売量の単純な比較は意回帰式より最適な販売価格を求め，販売価格と利益と味がないゆ そこで商品間の相関を店舗毎に比較するこの関係をグラフ化した① これを図6に示す。とにより店舗の特徴を摘出することを試みた。
以上のような実験結果をスーパーの担当者に説明し⑳商品特性の分析

イベントの企画を支援するには，どのような商品をたところ，第1フェーズとは異なりかなり関心を示さ特売するときどのような商品に影響が出るかを分析すれた。結局データマイニングに求められるものは個別ることが有効であるウ ニのためには商品間の相関を「求商品の単なる売上予測だけではなく，ユーザがアクシめる必要がある。㌘のSデータから商品間の関連を抽ョンを行うために有効なデータを揃えることであり，出するため9 回帰分析を用いて一方の商品Aの販売量を目的変数とし，他方の商品B1000の販売量を説明変数とすることにより得られ500る回帰式の係数の一覧表を作成した。係数が0正となれば商品Bの販売が商品Aの販売に一−500正の影響を与え，負となれば負の影響を与え−1000−や−−1号店≠2号店
3号店

ると解釈できる。この真により特売商品の影慧−−500

響を一覧することが可能となり，イベントの叩2000

一儀十・・5号店−2500

溢6考店企画の支援となりうる。

4号店

−3000
−3500

◎店舗特性の分析−4000

系列店全体の売上状況より個別店舗の特性が分析できると，商品の品揃えなどで有効で6官爵（36）

販売価格

図沌・最適販売価格© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ。リサーチ例えばスーパーにおける特売などのイベントの計画や，既知のものを発見しても無意味である．またその知識店舗特性や商品特性の分析が有効であることが確認さがユーれた．の業務においては定量的な知識も重要である．この場ザの業務に利用できないと価値が下がる．実際合はデータの信頼性を評価することが不可欠である．
4．3 考 察このような実験を通じて感じたことを述べる．多くの小売業者ではPOSデータ専任で分析する担当者が5．おわりに小売業におけるデータマイニングの適用実験に基づいるわけではなく，マイニングシステムとしてはバイき，問題適用型データマイニングについて述べた．デヤー，企画担当，売場担当，店長など各業務の担当者

ータマイニングは単なるマイニング手法の集合だけでが自らの業務遂行に必要な知識を即座に提供することはなく，問題への適用方法まで踏み込まないと実際のが重要である．例えばバイヤーにとっては，商品発注ユーザには受け入れられないことを実感した．ユーザのためPOSデータから数週間から数カ月先の売上数がデータマイニングに期待するものは定型的な分析で量の予測値を知りたい．また，世の中の売れ筋商品とはわからない情報でかつ実際のアクションにつながる自社の売れ筋商品がどの程度一致しているかにも関心情報であり，そのためには個別のマイニングアルゴリがある．前者はマイニングと言えるが後者はマイニンズムの結果をさらに加工できること，複数のマイニングとは言えない．しかしながら，バイヤーにとって両グアルゴリズムを組み合わせることによりユーザ向け者はPOSデータから業務遂行に有用な知識を提供すにカスタマイズできることが重要である．またユーザるツールという意味で同じであり，同じような操作性に分かりやすい形でマイニング結果を提示することもをもつ一連のツールとして統′合化すべきである．

重要である．さらに高度なマイニングを行うには，こデータマイニングが発見する知識には定性的な知識

れらの分析に基づいて行われた実際のアクションにどと定量的な知識とがある．ビールと紙おむつのようなの程度の効果があったかをフィードバックして，さら定性的な知識の発見が話題となりやすいが，ユーザがにマイニングを行う仕組みが必要であろう．

1998年12月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

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