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山端 博
Il……ll……l……llll…l…l…lllll……lll…lllll…llllll……ll………l川…llllll…llll……lllll…lllllll……ll……lllll……l…………llll…‖＝＝‖‖‖m…llllll…llll……l…l…l拙‖…l…‖…lllll…llll………‖‖‖＝‖‖‖ml……l11…llllll……ll

1．はじめに考え方であるが，IBMにおいてはこれをさらに整理今更いうまでもないが，データマイニングという言し，「ビジネス・インテリジェンスの5段階」として葉が，米国IBMのアルマデン研究所月，Dr．ラケッシュ・アグラワルによって考案され広められたということは，よく知られた事実である．1993年当時，定義している（図2−1）．
第1番目にデータウェアハウスに対する「データ検索」の、段階があり，次に「統計解析」，そして3番目

IBMではInductiveLearningやNeuralNetworkの が「多次元データ分析（OLAP）」であり，「データマデータ・マイニング技術に対し，並列化を含めたいくイニング」は第4番目のステージとして位置づけられつかのリサーチ・プロジェクトが走っていた．その中ている．5番目には，「最適化解析」の手法を置いてのメンバーの多くはKDD学会（Knowledge Discov−eryandDataMining）に所属しこユーロ・コンピューティングやマシン・ラーニングの博士号を持つ経験豊富なアナリストたちであったが，実際にはいくつかのパイロット・アカウントを抱え，実務に適用しプロジェクトを実証的に進めていた．このことからもデーいるが，これらは現在，米国IBMのT．J．ワトソン研究所において主に，研究段階のものからパイロット・プロジェクトまで含め，様々な試みがなされている．図の横軸は，時間軸での発展段階を指すが，縦軸の高さはそれぞれの段階での機能の複雑性，または技術の新しさを表している．

タ。マイニングが学問的な裏付けを持ちながらも，む一方で，この図の見方はもう1つの側面を示していしろビジネスの世界の中にあって，そこでの成果をもる，すなわち，各ステージの高きは，概ね分析技術の効果，すなわち「リフト」の順である．とに評価され，発展してきたことが伺える．
このことは，いま世にいわれているビジネス環境の変化と無関係ではない．当初より，適用分野はおもに銀行やスーパーなどの流通業が中心であったが，これはこれらの業界かすでに大量データを蓄積しており，ここで「リフト」の考え方に簡単に触れておこう．
例えば，ある商品Aを買った顧・客の中で，他の商品Bを買う確率が80％であったとしよう．これを，相関関係分析では，確信度80％といっている．一方で，商データウェアハウスの構築に対し，すでに少なからぬ品Bを買うことを前提としない時，すなわち全顧客投資がなされていたので，その投資に対する成果が問が平均的に商品Bを買う確率が40％であったとする

われていた．さらに一方で，気ままな消費者を直接相と，上記の商品Aを購入した場合というのは，無条手にしており，個々の消費者の購買行動を分析し理解件の場合に比べ2倍もの確率で商品Bを買っている

した上でのマーケテイングの展開が焦眉の急であった．
以下に，その基本コンセ70トから具体的ソリューショことが分かる．この2倍が，リフトである．このリフト値で，ビジネス・インテリジェンスの各5段階を評価してみよう．

ンまで，順を迫って紹介する．

2．ビジネス・インテリジェンスの5段階

まず，「データ検索」による分析を，上記に示したA商品とB商品の場合で考えてみよう．例えば，商ビジネス・インテリジェンスは，1996年に米国の品Bを売るためのクロス・セリング業務において，特Gartner Groupによって提唱された，意思決定支援に基準を定めずに販売促進策を講じると確率40％でしソリューション体系をより広い視野から捉える新しいかないが，商品Aを購入した顧客を対象にすると購入確率が倍の80％に高まるので，その顧客リストを

やまはた ひろし 日本アイビーエム㈱ビジネス・インテリジェンス事業推進部〒103−8510 東京都中央区日本橋箱崎町19−21
1998年12 月号「データ検索」の機能により抽出し，ターゲットとして施策を講じたとしよう．ここで抜き出された顧客が© 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.

（11）653

万円以上のお客さまである……というように，極めて複雑な条件をも探しだすことができる。しかも，それは与えられたデータを使用して最も効率よくその条件を 6 自動的に発見 してくれている。したがって，もし9「データマイニング」によって顕著な条件や結果が得られなかったとしても，決して悲観することはない。

ステージ

3

1

それはあくまでも，その時B導入。実施ステージ点で得られるすべての情報

囲2m鼠 ビジネスQインテリジェンス機能の5段階を利用して得られる，最も1万件だとするとヲ その場合の効果は，囲2′W2のリリフト値の高い結果であり，また，データ空間の内部フト￠チャートに示すようになる。

構造上，もともといかなる強い相関も存在しなかった

また，「多次元データ分析」の場合は，上記の単純という事実が，短時間にしかも効率よく分かったのだ

検索の場合に比べて，より多くの角度から順次視点をから。もし，この事実に到達するために，「多次元デ変ぇヱ分析しているため，特定の商品に対するクロ、一夕分析」表により試二行錯誤を繰り返したとしたら，

ス￠セリングを考えた場合，さらに購入確率すなわち同じ「リフト値」が向上する。この例を9 一番呂の条件を時間を浪費したことになるだろう。この意味でも，デ商品Åを買うことでリフトが2倍になり，年齢を20ータ。マイニングの与えてくれる恩恵は大きい。

代に絞ることでさらに確率が3倍になったとするとり相関なし99 という結論に到達するために膨大な3。デ問夕▽イ≡ング⑳ぼジネスの実際

図のリフト ゆチャートでは，真ん中の折れ線で表されデータマイニングという言葉が世に出てから，もうることになる。

これに対し，「データマイニング」の場合は，よりかれこれ5年は経っているように思われる。そんな中多くの次元（＝項目）を同時点で総合的に分析し，最で9 現在その実状はどれほど変化し，また，進化しても高い確率で商品Aが買われるための条件と，そのきただろうか？ 最乱 データマイニングの分析担当

確率を提示することができる。例えば，商品Bを購者の間で9 顧客属性データとともに顧客の履歴データ入する確率の最も高いお客さまの条件は，商品Aのにより関心が移る傾向が感じられる8 例えば「40代の購入履歴があり9 年齢20代の女性で，過去3年以内に女性が，20代の若い女性向けの衣料品を購入したならユーザ叫会の会眉になり，その間の月平均購入額が10ば，その方は当社にとって20代の女性というカテゴリ

8﹁LLい1−㈹W

一にセグメントされたターゲット顧客であ0患〆◎一野／／る。」という言葉の意味である。ここでい／層ノえることは，極論すれば，その女性が自分㊥⑳一ア』二㌔一フ秘爛／／上M／／／／免命′

自身のためにその衣料品を購入したのかヲ

一一⑳データ・マイニングによるリフト
恩一蓼数熟紗那紳T一フ「・「′〆∴‥凍脚m−、−一◎Qu⑳Ⅳのリフト．

／′〆ノ．／ゆノ′／ノ政済．l．．．＿−■ ▼▲＿l J■ヽ ■■ト

汽リフトなしの時

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確 認 認 格 5 6
デ咄夕田サンプル（万件）

匡邑2m2 分析効果のリフト ￠チャート
6慧萄（ユ2）﹂・・ト﹂柑ざエト﹁一㈹層／嘉誓翠r ＼誰か他人のために買ってあげたのかは，どうでもいいことである。重要なことは，そのようなお客さまは9 今後もそのような商品を買い続ける可能性が極めて高い，ということなのである。
これは9 まさにI覆歴データの本質を物語っており，顧客の購買行動とはまさしく© 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Behaviorであり，時系列データにしかその行動パタニューラル・ネットワークを適用して支払不能に陥るーンは現れない．「市場と顧客の動向をみるなら履歴パターンを発見した．結果として予測を行うことがでデータを使え」ということである．このことはかなりきたわけだが，データマイニングではその手法の特徴を以前から理解されてきたことであるが，近年この傾向よく理解して適用することにより，従来の限界を容易は益々強まっている．にブレーク・スルーすることができる．表3−1に代表

さて，データマイニングは，当初よりこのような見的な「ニューラル・ネットワーク」の適用例を示しておく．

方をしていただろうか？ ここで，データマイニング

前記により，履歴データは何のバイアス（偏向）もの適用パターンがどのように推移してきたかを概観しかかっていない事実としての記録であり，貴重な情報てみよう．

であることが理解された．一方顧客が，最も直接的・当初は，単純なマーケット・バスケット分布から始明示的なメッセージとして企業にフィード・バックすまり，また，OLAP（多次元分析）の使用に限界を感る情報として，テキスト（文章）がある．しかも，こじた時，複雑なデータ構造から，モデルとしての判別のテキスト・メッセージは，リアルタイムであり，時ルールを明確に導出してくれる決定木などは使いやす

間の鮮度という観点からすると最も価値の高い情報でく高度な手法として重宝がられてきた．しかし，デーあるにも拘わらず，今まで未開の宝庫として手付かずタマイニングが，その性能上最も力を発揮するのは時で放置されていた．ここに光を当て，新鮮な 顧客の系列データに遭遇した時であり，しかもデータマイニ意思 を明示的な形で浮き上がらせようというのがテングを従来の手法と明確に区分するニューラル・ネッ

キストマイニングである．テキストマイニングは，消トワークを使用した場合が多い．

費者が企業に向け直接発信したメッセージを分析し，1つの例を上げてみよう．ある米国のカード会社でその中に隠された要約情報や本質を探り出すための手は顧客のカードの利用パターンからその顧客が い法であり，すでに実用化に向けていくつかのパイロッ

つ 支払不能に陥るかを予測することに成功したが，ト・ケースが走り始めている（図3−2）．

その時は時系列データにUnsupervised Learningの

この場合，メッセージはあらゆる顧客窓口を通じ，表3−1 商用ニューラルネットワークのアプリケーション
アプリケーション

産業分野

データベース・マーケテイング

全産業

機能

クラスダノング、クラス分類、モデル化

カスタマールーション管理
空軍検出
光学文字認識クラス分類」聖デ
金融、小売

クラス分類

芸：荒壷 L諾謡芸 川霊；；ご：芸芸芸
株式ポートフォリオ

クラス分類、時系列予測

破産予測

モデル化

工程スケジュール

製造／装置

プロセス制御

製造／金融

債権格付

金融

担保引き受け金融

鉱物埋蔵調査

エネルギー

医療診断

モデル化
クラス分類
モデル化、時系列予測
クラス列ング、クラス分類
クラス分類、モデル化

電力需要予測ユーティリティ／製造

コンピューターウイルス探知

コン

音声認識

コン

市場価格推定不動産、金融1998年12 月号

最適化© 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.

時系列予測クラス分類
クラスタリング、クラス分類
モデル化（13）655

ってくることになる。この場合の仕インバウンドで入のが「カスタマートセンター」である。これはインフ組みを顧客とのコミュニケーションを双方向として体ラとしてコーールロセンター機能を有し，顧客満足度の系化し9 発展させたコンセプトがC配Mである噌

最前線ともいうべき9 より広範囲な使命を持ったサー、 −−・・・ミ ー．．・、−−

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ビス。センター機能である。この「カスタマー血センター」は，個々のお客様の顔が見えるような仕組みを必要としているため，C盈Mの様々なサブ￠ファンク

全米の3大銀行の且つでは，カスタマー。センター

ションと繋がっているが，その1つに，「キャンペーからのテキスト情報などをはじめ，顧客を直接サポーン嶋マネジメント ￠システム」というコンポーネントトするエンゲージメント 0マネジャーからの契約情報がある超 これは提案型マーケテイングを強く意識し，を含め9 関連情報を分析することにより20％のKeyお客さまに対して常に最適な形でのオファリングがで‡ssuesが全体の80％の問題を解決できることをすでにきるよう，また，お客さまからのリクエストに対して発見している㊥（数値は意図的に概略である。）これはカは，個々のお客さまの特性に合わせた対応ができるよスタマー￠アクセスから分析系までのすべてを1つのうにデザインされたシステムである。つまりタ それぞコンセプトのもとに体系化することによりはじめて可能れのキャンペーンに適した顧客リストや，お客さまにになったといえる。この意味において今後の情報技術提案すべき貴通な商品dサービスの情報，およびメデ投資の主要な流れとなるのがCRMである。図4叫乱をィアやチャンネルなどが特定でき，HOW TOご覧いただこう∴今後は様々な価値観を持った消費者

APPROACⅢにおけるワーク。フロー。ロジックをもがインターネットやキオスク端末などの多様なアクセコントロー棚ルすることが可能である。
これらはデータマイニングなど，「ビジネス。インテス手段を用いて企業とコミュニケーションを持つことになる◎ CRMはまさにこのような環境における激しリジェンス」上のアプリケーションが，顧客データ。

い顧客獲得競争の状況下で競合上の優位性を保ち，差ベー【ス上のデモグラフィツク色データやテキスト情報別化をはかるためのまったく新たなアブローーチである。

を含む履歴データを分析し，結果をキャンペーン。ロ

そして，ここでの中心的な役割を演じることになるジックに反映することにより可能となる。また，．．・ふ一恵J．予 ・、÷‥tここ・一ニニー、∴∴‥．ざ、磯数の統計畳の同時轟承・−∴二∴‥．鞠．乳詩心周明虹、レヽ・て¶・】・・ドゥエア】ハ朋一ドディスク［サ州ビス］電話

ご−・‥・．ご：・：：・てこて・［要望］欲しいデ脚靡奄撃匪g芸紗そ恕鱒傲の発

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†享汎・1

図3仙2 テキストマイニングの概要
656（14）© 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0リサーチ

図4−1 カスタマー・リレーションシップ・マネージメント（CRM）ソリューション
CRMには「コラボレーション」というコンポーネントがある．これは，カスタマー・アクセスをサイバー空間で統合的に管理し，カスタマー・センターの自動ー・テクノロジーの1つである。

一方では，データマイニング自身は，無限の可能性を持った情報技術の一分野である．表3−1にあるよ化をはかり，負荷を軽減することができる機能である。

うに，その応用すべき対象は製造や通信などの分野もここから分かることは，これらの先端的システムのす含めて多岐にわたっている．例えば，IBMのネッべての機能が相互に有機的に連繋して働き，はじめて全体として体系的な1つのソリューションを形成する

ト・マイニングは，インターネットのWebログを解析し，その参照パターンにより，利用者のセグメンテーションを行ったり，利用者に合せてホームページのことができる．これがCRMである．
キャンペーン・マネジメント・システムは，製品としては，Campaign Directorとしてすでに実稼働しているソリューションであり，またその他のサブ・コンポーネントも，すでに開発済み，もしくは開発中のものである．その意味で，CRMは，これからの顧客志向マーケテイングを担う，最も新しく先端的なコンセプトであるが，実際上のビジネスにおいて，すでに構成や表示順をダイナミックに変えられるようにする分析サービスである．このように，その時々の焦点の当て方により様々な使われ方をするが，今まで想像もできなかったような，まったく新しい問題領域への応用も考えられる．個々のテクノロジーの知識と併行して，常に柔軟に発想するBI（ビジネス。インテリジェンス）リテラシーが求められる所以である．

今後，益々当分野が発展することを念じて止まない．

現実のものとなっていることも忘れてはならない．
参考文献

5．おわりに［1］ジョゼフ・P・ピーガス著，㈱社会調査研究所・日本
アイビーエム㈱共訳（1997），

以上，データマイニングをテーマの入り口とし，ビ「ニューラル・ネットワークによるデータマイニング」

ジネス・インテリジェンスと，さらにそれを活用した

日経BP社

CRMというより大きなコンセプトの概要に触れるこ［2］RockAngier，KurtKovacic，Dana Morris，Tomとができた．そこでは，データマイニングは，顧客志向経営という大きな視点から，ビジネス・インテリジ

ェンスやCRMという上位のコンセプトを構成するキ
1998年12月号

Piercce，Jim Quinn，Mike Reyman，Kathy Smith（1998，Sep），「CustomerRelationshipManagementJWhitePaperIBMGlobalServices© 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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