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公開番号2025068997
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-30
出願番号2023179158
出願日2023-10-17
発明の名称情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理装置
出願人株式会社ソルナーク
代理人個人,個人
主分類G06Q 30/0204 20230101AFI20250422BHJP(計算;計数)
要約【課題】複数のデータから、複数のグループを抽出する情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理装置を提供すること。
【解決手段】情報処理方法は、各複数の項目を含む複数のデータを取得し、前記項目に付された優先度を取得し、各項目を二値化した各複数変数を結合した二値化データ列を複数のID毎に生成し、生成した複数の前記二値化データ列を、前記優先度及び前記複数変数の組み合わせの関連度に基づき、複数のグループに分類し、前記グループの特徴を定義し、抽出し、抽出した前記複数のグループを出力する処理をコンピュータが実行する。
【選択図】図13
特許請求の範囲【請求項１】
各複数の項目を含む複数のデータを取得し、
前記項目に付された優先度を取得し、
各項目を二値化した各複数変数を結合した二値化データ列を複数のＩＤ毎に生成し、
生成した複数の前記二値化データ列を、前記優先度及び前記複数変数の組み合わせの関連度に基づき、複数のグループに分類し、
前記グループの特徴を定義し、前記グループを抽出し、
抽出した前記複数のグループを出力する
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記抽出した複数のグループ間の遷移確率を算出し、
算出した前記遷移確率を出力する
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記グループと前記項目との関係性を示す表を出力する
請求項１又は請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項４】
前記グループと項目の関係性より、グループを定義し、その要件を出力する
請求項３に記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記グループと項目の関係性より、言語生成モデルを使用して、グループを定義する
請求項３に記載の情報処理方法。
【請求項６】
前記表を言語生成モデルへ入力し、
前記言語生成モデルが生成した各グループの特徴を示す名称を取得し、
取得した名称を前記表と共に出力する
請求項３に記載の情報処理方法。
【請求項７】
抽出した前記複数のグループ間の関係を示す遷移図を出力する
請求項１又は請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項８】
順序関係のある複数組の前記複数のデータそれぞれから、各複数の前記グループを抽出し、
前記抽出した各複数のグループ間の前記遷移確率について、前記順序関係の前後でのグループ間の状態変化を計算、出力する
請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項９】
各複数の項目を含む複数のデータを取得し、
前記項目に付された優先度を取得し、
各項目を二値化した各複数変数を統合した二値化データ列を複数のＩＤ毎に生成し、
生成した複数の前記二値化データ列を、前記優先度及び前記複数変数の組み合わせの関連度に基づき、複数のグループを分類し、
前記グループの特徴を定義し、抽出し、
抽出した前記複数のグループを出力する
処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
【請求項１０】
制御部を備えた情報処理装置であって、
前記制御部は、
各複数の項目を含む複数のデータを取得し、
前記項目にふされた優先度を取得し、
各項目を二値化した各複数変数を結合した二値化データ列を複数のＩＤ毎に生成し、
生成した複数の前記二値化データ列を、前記優先度及び前記複数変数の組み合わせの関連度に基づき、複数のグループに分類し、
前記グループの特徴を定義し、抽出し、
抽出した前記複数のグループを出力する
情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のデータから複数のグループを抽出する情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理装置に関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
マーケティング分野においては、ＫＰＩ（Key Performance Indicator）を向上させるために、各顧客に適切な施策を打つことが行われる。適切な施策を打つためには、特定の特徴を持つ顧客に共通して生起する行動パターンの変化を見出すことが重要である。特許文献１には、特定の特徴を持つ顧客に共通して生起する行動パターンの変化の中で、ＫＰＩ向上につながるものを発見することを目的とした、行動パターン探索システムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１９－１４８８９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
行動パターンの変化を見出すためには、顧客をグループ化することが必要である。従来技術においては、顧客属性（年齢、性別等）や購買履歴等を用いて顧客のグループ化を行っている。しかし、価値観が多様化している近年においては、顧客属性や購買履歴等だけでは、顧客を適切にグループ化することが困難である。また、ＩＴ通信技術の普及に伴い、日常生活に関わる多種多様データ、いわゆるビックデータが収集可能となっているが、顧客化のグループ化には活用できていない。
【０００５】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものである。その目的は、ビックデータのような複数のデータから、複数のグループを抽出する情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理装置の提供である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願の一態様に係る情報処理方法は、各複数の項目を含む複数のデータを取得し、前記項目に付された優先度を取得し、各項目を二値化した各複数変数を結合した二値化データ列を複数のＩＤ毎に生成し、生成した複数の前記二値化データ列を、前記優先度及び前記複数変数の組み合わせの関連度に基づき、複数のグループに分類し、前記グループの特徴を定義し、抽出し、抽出した前記複数のグループを出力する処理をコンピュータが実行する。
【発明の効果】
【０００７】
本願の一態様にあっては、複数のデータから、複数のグループを抽出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
解析システムの構成例を示す説明図である。
サーバのハードウェア構成例を示すブロック図である。
ユーザ端末のハードウェア構成例を示すブロック図である。
領域ＤＢの例を示す説明図である。
モデルＤＢの例を示す説明図である。
目的ＤＢの例を示す説明図である。
データ条件ＤＢの例を示す説明図である。
公共データカタログＤＢの例を示す説明図である。
他社データカタログＤＢの例を示す説明図である。
自社データカタログＤＢの例を示す説明図である。
データ取得処理の手順例を示すフローチャートである。
メイン処理の手順例を示すフローチャートである。
解析処理の手順例を示すフローチャートである。
解析処理の手順例を示すフローチャートである。
解析処理の手順例を示すフローチャートである。
抽出処理の手順例を示すフローチャートである。
二値化の例を示す説明図である。
条件設定画面の例を示す説明図である。
データ一覧画面の例を示す説明図である。
優先度設定画面の例を示す説明図である。
結果画面の例を示す説明図である。
結果画面の他の例を示す説明図である。
カスタマージャーニーマップの例を示す説明図である。
優先度設定画面の他の例を示す説明図である。
顧客ロイヤリティ変動図の例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
（実施の形態１）
以下実施の形態を、図面を参照して説明する。図１は解析システムの構成例を示す説明図である。解析システム１００は解析サーバ１、ユーザ端末２、クローズドＤＢ３及びオープンＤＢ４を含む。各構成はネットワークＮにより、互いに通信可能に接続されている。
【００１０】
解析サーバ１は、複数のデータを解析して、複数のグループを抽出し、その結果をユーザ端末２へ送信する。解析サーバ１はサーバコンピュータ、ワークステーション、ＰＣ（Personal Computer）等で構成する。また、解析サーバ１を複数のコンピュータからなるマルチコンピュータ、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシン又は量子コンピュータで構成しても良い。さらに、解析サーバ１の機能をクラウドサービスで実現してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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