株式会社三越伊勢丹システム・ソリューションズ　田中 大資さん発表資料

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購買って自分の趣味趣向
だけでは決まらない！？
JDMC Oracle Autonomous選手権
三越伊勢丹システム・ソリューションズ
田中 大資

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自己紹介
名前 ：田中大資(だいすけ)
社会人歴：入社3年目
趣味 ：ファッション（見る側）
おいしいものを食べる
参加動機：クラウドサービスの活用をしてみたい
オープンデータの活用したことがない

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最近の小売業（百貨店）
小売業界のオンライン活用が活性するなかで、顧客特性・テイストの分析が増えてきていると感じます。でももの
を買う時って、環境や気分が大きく作用しているのでは？
個人の見解
【事例紹介】meeco
化粧品に特化した三越伊勢丹のオンライン
【事例紹介】STITCH FIX
AIを活用し選定した服を
定期的に宅配して気に入ったものを購買
https://meeco.mistore.jp/meeco/index.html
https://shopping-tribe.com/report/29368/
顧客特性を分析するのが一つの流れ
・どんなブランドが好き
・どんなデザインが好き
・どんなカラーが好き
・どんなプライスライン
・
・
・
？
購買を決めるときは、周りの環境
やその時の気分がしめる割合も多いの
では？それを分析してみたい！

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今回分析してきたもの
「天候によってどんな冬の食事が食べたくなるのか」
“鍋” ”おでん” “雪見だいふく” “肉まん” “ふろふき大根”
冬に食べたくなるTOP5（主観）をGoogle Trendsの件数と天候データから
関係性を分析します
「コートの購買と天候の関係」
天候によって冬のファッションの売れ筋は変わると言われます。
では、コートの売れ筋に一番左右する天候は何かを分析します

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今回のデータ連携構成
オープンデータを取得し、Developer,Pythonでデータ取得と加工、モデル化を行います。
Autonomousに蓄積したあとは、Oracle Analytics CloudとTableauで可視化をしました。
・気象庁
・小売業界の売上
オープンデータ
・Google Trends
・Twitter
SNS・外部サービス
CSV
API
・データ取得
・データ加工
・モデル構築
・データ取得
・データ加工
・DB
Autonomous
・データ可視化
Analytics
JSON
・データ可視化

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【抜粋】モデルの説明変数から見る人気冬の食事の検索数と天気の関係
人気の冬の食事の検索数を気象データと組み合わせてモデルを構築。今回はモデルのなかで貢献度の高い変
数を比較してみると、食事で全然ことなる！
鍋には休日 おでん・肉まんは天気が大事なことがわかりました
鍋には休日が効果あり
おでん・肉まんは夜雪が降っていると効果あり
鍋には日中の天気も影響

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百貨店の売上動向
オープンデータから百貨店の売上を取得し前年比で比較すると、2018年の11月が低い！
2018年の11月の売り上げが特に下がっている
天候としてはどんな特徴があったのだろうか？

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【抜粋】百貨店と天候の関係
傘が必要な日はむしろ少ない。（つまり天気はそこまでの要因ではない？？）
2018年の11月は傘がいる日は少なく、
むしろお出かけ日和が多かった
前日より暖かくなった前日より寒くなった
2017年の方が２度以上気温が下がった日が多く、
2018年の方は２度以上気温が上がった日が多い
→気温の影響はやっぱりある。。。？

9. © 2019 Isetan Mitsukoshi System Solutions Limited. All rights reserved. 9
【抜粋】モデルの説明変数から見るコートの検索数と天気の関係
コートと気象データでモデルを構築した結果、気温や天気よりも「風」が影響していることが 判明した。データもい
ろんな種類を一旦用意して評価することが大切と感じました！
東西南北
一番値が高いのは、最大瞬間風速の風向きでした！
西と南からの風が、コートを欲しくさせる

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まとめ
「ひとは周りの影響を受けている」
・周囲の環境に関しては、全体的なオープンデータが活用できる
・ただし、使用できるオープンデータはまだ少ない
使えても範囲（都道府県別までしかないとか）が使用したい用途に合わないことも
・オープンデータはまずは取り込んで傾向を見るが吉
・気象データでも天気・気温だけでなく風など様々な種類が効果を発揮する（かも）
「最後に」
・個人のテイストは大前提として必要でした
※モデルを構築してみても、顧客特性がわからないと精度が出ない

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Oracle Cloud を使用してみて
「分析のトライアル環境として使いやすい」
・Oracle を操作できる = Tipsが多い
・使用開始までが早い(デフォルトの接続まで)
・チューニング不要は魅力 ※実際の業務データ量をためしてみたい。。
・使用データの把握がeasy
「外部との接続は一苦労」
・AutonomousのTipsはまだ少ないため、準備に時間がかかった
・Cloudに接続するまでの環境は重要
（ネットワークが優れてないと繋がりにくいことも）