20150329 SAP InfiniteInsight(SAPが提供する機械学習エンジン)

SAP InfiniteInsight：SAPが提供する機械学習エンジン
SAPジャパン株式会社
プラットフォーム事業本部
岩渕聖
2015/3/29
© 2015 SAP SE. All rights reserved. 1

2© 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved.
機械学習で何ができるの？(代表例)
Classification：分類
Who will (buy | fraud | churn …) next (week | month | year…) ?
Prediction：発生確率
How will the (revenue | # churners) be next (week | month..)?
Segmentation：セグメンテーション
What are the groups of customers with similar (behavior | profile …)?
Social Network Analysis：インフルエンサー分析
Analyze interactions to identify (communities | influencers…)
Association Rules：連関性分析
Analyze transactions to identify events likely to occur together
Forecasting：予測値計算
How will the (revenue | # churners…) be over next year on a monthly basis ?

3© 2013 SAP AG or an SAP affiliate company.All rights reserved.
本日の目的①
アルゴリズム云々のアカデミックな内容は
極力少なくし、人(データサイエンティストの方)の
苦労を如何に自動化するか。
その壁を越えた際に見えてくる世界。
そこにフォーカスして話をさせて頂きます。

本日の目的②
実際にこの時間の中で
“解析“～”システムへの適用”
まで実演します。(できます。)

ビジネス
バリュー
ビジネスチャンス
期間
試行錯誤を行うデータ解析の課題
通常の解析モデル
N日
時間 Nヶ月
データ加工
モデル構築
アクション
実行
90点
意思決定のニーズ
/依頼

ビジネス
バリュー
こんな世界を目指します。
n日 Nか月
時間
意思決定の
ニーズ
たとえばこのケースの
場合どちらを選択しますか？
アクション
実行
88点
ビジネスチャンス
期間アクション
実行
90点

さらにBigdata化(縦の空間、横の空間)
コア事業
クレジット
カード
多ブランド
運営
プライベート
ブランド
アフター
サービス
ポイント
プログラム
テナント
運営
自社チャネル利用
明細(POS)
Web広告への反応
コールセンターなどの
接点ログ
カード利用履歴
契約情報
自社サイト利用履歴
Social Media
事業の多様化
顧客行動データの
収集

やれることはたくさんある
自社チャネル利用
明細(POS)
Web広告への反応
コールセンターなどの
接点ログ
カード利用履歴
契約情報
自社サイト利用履歴
Social Media
商品への
興味
家族構成
就労環境
ライフ
イベント
生活習慣
データ情報
カード会員向け施策
自社小売チャネルへの
フィードバック
オムニチャネルの実現
加盟店向け
情報提供
施策
“モノ”から“コト”へのシフト

2000年代前半までのデータマイニングブーム
 モデルの精度がツールではなく、分析者の力量に依存する
 分析者によって嗜好が異なり、担当者が変わると再モデル作成
 モデルの開発に非常に長い時間を費やす
 データサイエンティストだけでなく、プログラミングスキル、ビジネスノウハウを持った“チーム“で取り
掛かる必要がある
データマイニングに必要なリソース
データマイニングアプローチ
サンプリングデータ加工変数選択
回帰分析
データ分割
決定木
ニューラル
MBR
アセスメント
・・・more
モデル合成
サンプリング
Data
対象となる分析シナリオを
すべて実装できず一部のみが対象と
なっている
データマイニング
採用企業における課題
モデルのメンテナンスが俗人化し、導入チー
ムが解散後はモデルが放置されている
新しいデータ、市場の変化に追随できず、
即時対応/精度の向上が望めない
量
継続性
Bigdata対応
データマイニングツールでは越えられない壁・・・

Enterprise
Business Intelligence
Agile
Visualization
Advanced
Analytics
 SAP InfiniteInsight
 13年10月にKXEN社買収
 機械学習に基づくデータマイニング
自動化のユニークなアプローチ

Product Innovation 500+ Leading
Brands
Industry
Recognition
Telecom
Financial Services
Retail & e-Business
“Disruptor”
Leader
3x Faster
Predictive Analytics
SAP InfiniteInsightがもたらす新しいデータ解析
 世界初の商用の機械学習エンジン
(特許取得済み)
 機械学習を駆使した分析の自動化を通じ、労
働集約的な分析作業のシステム化を可能にし、
大量の施策への適用を実現
 分析人材への依存が下がることで、社内データ
の活用のボトルネック解消と、分析人材離職
時のリスクを低減

SAP InfiniteInsight

モデル開発
自動化＆
他システム連携
データ準備
モデルの展開
(スコアリング)
データ探索、傾向分析
テキスト分析
リンク(“つながり”)分析
インフルエンサーの発見
回帰分析
クラスタリング
アソシエーション
フォーキャスティング
・製品ターゲティング
ロジック開発
・ウェブサイトへの組込
スコアリングの
In-Database化
(Optimized SQL for
RDBMS:SAP Hana,
Sybase IQ,etc.)
他アプリへの組み込み
(C++, PMML, Java,
SAS, etc.)
モデルのリフレッシュ
再学習
スコアリング
精度低下の通知
SAP InfiniteInsightの特徴
目的別に用意されたメニューからのモデル開発

SAP InfiniteInsight
データマイニング自動化により生産性や意思決定精度が向上
サンプリ
ング
データ
分割
データ
加工
変数
選択
回帰分析
決定木
ニューラル
MBR
・・・
モデル生成
アセスメント
リサンプリング
アウトプット
データ準備作業（手作業）
約6週間伝統的なデータマイニング・アプローチ：各ノードを手動で設定・調整しマイニングを実行
SAP InfiniteInsightのアプローチ：データマイングプロセスの手動設定は殆ど必要無し
アウトプット
数時間
～１日
Explorerによる
自動処理
モデル構築・検証（手作業）
Modelerによる
自動処理
データ
データ

Modeler Demo

Estimation
(モデル作成用)
Analytical
Data Set
Model 1
1. データ分割
Cutting
Strategy
Validation
(評価用)
Test
(テスト用)
Model 2
Model N
2. 複数のモデル作成
3. 評価データに適用し、最適な
モデルを選択
(Additional)
最適モデルのテスト
SRM原理にて評価
二つのモデル評価指標
予測力 : KI
予測信頼度 : KR
各種
統計値/レポート
４.モデルの確認
•連続値をグループ化
•外れ値/欠損値の加工
•すべての変数から相関性の低い
項目を自動除外
•変数の組み合わせに応じて複数
モデル作成
【モデル精査の確認】
•分割データの概要
•モデル評価結果
【精査済みモデルの確認】
•Validation用データ適用結果
•変数別の基本統計値
•変数別貢献度とその内訳
•度数、累計とターゲット変数に対する
構成比
•自動作成変数(グループ化)詳細
モデルの自動作成機能（機械学習）

SAP InfiniteInsightの特徴①
データ加工プロセスの効率化
GUIデータ加工ツールにより、プログラミングスキルに依存せずにデータが作成可能
例）利用履歴から合計金額を算出、商品マスターの結合や生年月日
から年齢を算出、
顧客番号性別生年月日年齢金額合計金額平均
1001 男 19730421 36 663 332
1002 女 19691231 39 450 450
・・・・・・・・・・・・・・・・・・
1010 女 19520708 56 0 0
顧客番号性別生年月日
1001 男 19730421
1002 女 19691231
・・・・・・・・
1004 女 19520708
顧客番号購入日金額
1001 20090301 540
1001 20090401 123
・・・・・・・・・
1002 20090131 450
例）縦持ちデータを横持ちデータに変換
顧客ID 期数量
A 前期 3
A 後期 2
B 前期 0
B 後期 2
C 前期 5
C 後期 6
顧客ID 前期後期
A 3 2
B 0 2
C 5 6

Explore Demo(動画)

SAP InfiniteInsightの特徴②
モデルの自動作成機能（機械学習）
モデル頑健性
リスク
ベストモデルトータルリスク
モデルの精度
モデルの複雑性(変数の多さ)
 連続値のグループ化、外れ値・欠損値などの自動化により、精度を向上
 モデルの質と頑健性の最適な点を見つけるSRM（Structural Risk Minimization:構造的
リスク最小化）原理をベースにしたモデリングにより、品質と信頼性を保ちながら
プロセスを自動化

SAP InfiniteInsightの特徴③
システム組み込みコードの生成
C
SQL
Java
作成したモデル
 作成したモデルからC, Java, SQLなどのコードを生成
 モデルをシステムに組み込み、業務でのリアルタイムなアクションを支援
商品オファー、
解約防止
不正、リスクの
検知
ソースコード生成システムへの組込業務への適用、活用
需給予測

外部書き出し Demo

CUSTOMER
CUSTOMER ID
CUSTOMER NAME
CUSTOMER CITY
CUSTOMER POST
CUSTOMER ST
CUSTOMER ADDR
CUSTOMER PHONE
CUSTOMER FAX
ACCOUNT
ACCOUNT NUM
OPEN DATE
STATUS
HANDSET
MANUFACTURER
CALL TYPE
TYPE ID
NETWORK
DESCRIPTION
CDR
CALL TYPE
DURATION
モデル開発
2
2 KXENがADSを読み込んでモデルを構築。
Models Warehouse
4 SQLをデータウェアハウスの中に展開/もしくは業務アプリに展開
4
SQL/Scriptの生成
3
3 KXENがSQLモデルを変換
1 ADS Generatorを使い Analytical DataSetを構築
Analytical Data Set (ADS)
ADS
Generator
1
コールセンターアプリケーション
リスト生成アプリケーション5
5 コールセンターやリスト生成アプリケーションがデータウェアハウスに格納押されているSQLを実行する。
処理プロセス全体
Java, C,
Java script

 新規顧客の獲得
 顧客離反の食い止め
 クロス/アップセリング
 キャンペーン反応の向上
 顧客セグメンテーション
 レコメンデーション(Web)
 インフルエンサーの特定
Operations
CRM Risk
Fraud
Predictive
Analysis
 KPI forecasting
 生産、稼働機器の異常
検知
 利用予測
 価格・在庫最適化
 クレジットスコアリング
 コンプライアンス対応
(Basel II etc.)
 防犯、テロ対策
 マネーロンダリング
 カード不正利
 オンラインゲーム不正利用
 保険金請求の不正請求
SAPが実現するPredictive Analysis

機械学習エンジン活用事例
※時間の許す限り

Run simple.

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