非構造化データの構造化による消費者行動のより詳細な把握のイメージです。

1. 例）ECサイト
• ECサイトには、構造化データと非構造化データとが混在している。

2. 例）ECサイト
• ECサイトには、構造化データと非構造化データとが混在している。
[STAFFのPR]
ゆったりだけど、
着膨れない。
ストンと落ちる、キ
レイ見え！ライン
ワンピ
[色とサイズ]
color/ Ivory
model/
161cm
[クチコミの代替]
普通Sサイズの私
が着て
可愛く着られる大
きめのサイズ感で
した

3. 非構造化データの構造化
• 今年の秋口は、20代後半に、ニットのアイボリーのワン
ピースのがよく売れている。
↓
• 今年の秋口は、20代後半に、ニットのアイボリーのSサイ
ズのワンピースがゆったりしていて、よく売れている。
日付 商品名 ジャンル（大分類） 商品カテゴリー（中分類） 商品カテゴリー（小分類） 商品価格
2021年10月 ニット レディースファッション ワンピース ニット 3990
日付 商品名 ジャンル（大分類） 商品カテゴリー（中分類） 商品カテゴリー（小分類） 商品価格 サイズ 着心地感（画像内） クチコミ
2021年10月 ニット レディースファッション ワンピース ニット 3990 フリー 身長159cm～163cm ゆったりだけど、着膨れしない
〃非構造化データを構造化します。
〃画像内の文字を抽出して、サイズや着心地
感/クチコミのデータ項目に補完します。

4. 技術面：非構造化データの構造化
〃自然言語処理の属性抽出の技術で、ユーザーの消費行動をより鮮
明に把握することができ、在庫調整や売上の戦略に繋がります！
〃他にも相性分析なども適用できます！！
日付 商品名 ジャンル（大分類） 商品カテゴリー（中分類） 商品カテゴリー（小分類） 商品価格
2021年10月 ニット レディースファッション ワンピース ニット 3990
日付 商品名 ジャンル（大分類） 商品カテゴリー（中分類） 商品カテゴリー（小分類） 商品価格 サイズ 着心地感（画像内） クチコミ
2021年10月 ニット レディースファッション ワンピース ニット 3990 フリー 身長159cm～163cm ゆったりだけど、着膨れしない
〃非構造化データを構造化します。
〃画像内の文字を抽出して、サイズや着心地
感/クチコミのデータ項目に補完します。

5. ①代表的な非構造化データの構造化のアプローチ
キーフレーズ
〃クチコミがたまってきたら、キーフレーズを抽出して、タグでソートして、クチコ
ミを見やすくします！
STAFFの着心地の感想
普段Sサイズの私が着て、
可愛く着られる大きめのサイズ感でした
着丈は膝から15センチ程下、袖丈は指先から10セン
チ程長かったです。タートルネックは一回折り返して
顎が隠れる高さでした。
全体的にオーバーサイズで、ゆるっとした可愛らしい
印象でした。ルーズな首元なので窮屈感がなく首が暖
かくて最高です。思っていたよりも軽い着心地に感じ
ました。
敏感肌の私は首元がチクチクしたのと、ケーブル編み
の網目からインナーが透けるので、タートルネックのイ
ンナーなどを着たいですね！ルーズなシルエットが可
愛かったです。
ゆったり
シルエット
Sサイズ
敏感肌
Sサイズ
161の私で
も
ゆったり
膝から15
センチ程
下
シルエッ
ト
キレイに
見えます
ソート

6. ②代表的な非構造化データの構造化のアプローチ
ショップとユーザーとの相性分析
〃ショップのSTAFFの着心地感とユーザーのクチコミとの相性分析を行い、
スコアリングで近さを計ります！
→同じユーザーへのレコメンドなどのアプローチへ！！
[ショップ側]
普通Sサイズの私が着て
可愛く着られる大きめのサ
イズ感でした
[ユーザー側]
161cmでMサイズですが、
ゆったり着られました。少し、
首元がざわざわしますが、
気になりません。
◎他にも、非構造化データを構造化データ(表データ)に追加することで、より詳
細なユーザーの消費行動が把握でき、販売戦略や在庫最適化に繋げられます！