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公開番号2025099077
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-03
出願番号2023215448
出願日2023-12-21
発明の名称データ分析装置およびデータ分析プログラム
出願人東芝テック株式会社
代理人弁理士法人鈴榮特許綜合事務所
主分類G06Q 30/02 20230101AFI20250626BHJP(計算;計数)
要約【課題】未実施を含む多様な企画条件について、プロモーション効果を予測できるデータ分析装置を提供することである。
【解決手段】実施形態に係るデータ分析装置は、第1変換部と、第2変換部と、学習部とを備える。第1変換部は、企画条件を、KPIへの寄与の類似度に応じた潜在変数に変換する。第2変換部は、潜在変数をKPIの予測値に変換する。学習部は、少なくとも第1変換部のパラメータを過去条件および過去企画結果に基づき学習する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
企画条件を、ＫＰＩへの寄与の類似度に応じた潜在変数に変換する第１変換部と、
前記潜在変数を前記ＫＰＩの予測値に変換する第２変換部と、
少なくとも前記第１変換部のパラメータを過去条件および過去企画結果に基づき学習する学習部と、を備える、
データ分析装置。
続きを表示（約 730 文字）【請求項２】
前記企画条件は、販促対象に関する条件であり、
前記第１変換部は、前記条件を、前記第２変換部の変換に用いる係数に変換し、
前記第２変換部は、前記係数に基づき、販促の詳細条件を、前記ＫＰＩの予測値に変換する、
請求項１に記載のデータ分析装置。
【請求項３】
前記第１変換部は、前記条件を、前記係数の事後分布パラメータに変換し、
前記第２変換部は、前記係数の事後分布からサンプルされる前記係数と、前記詳細条件とを、前記ＫＰＩの予測値に変換し、
前記学習部は、前記係数の事前分布パラメータをさらに学習する、
請求項２に記載のデータ分析装置。
【請求項４】
前記第２変換部は、前記事後分布からサンプルされる前記係数、または、未知商品の場合は事前分布からサンプルした前記係数と、前記詳細条件とを、前記ＫＰＩの予測値に変換する、
請求項３に記載のデータ分析装置。
【請求項５】
前記過去条件は、前記条件と前記詳細条件とを含み、
前記学習部は、前記条件と前記詳細条件と前記過去企画結果に基づき、少なくとも前記第１変換部のパラメータを学習する、
請求項４に記載のデータ分析装置。
【請求項６】
コンピュータに、
企画条件を、ＫＰＩへの寄与の類似度に応じた潜在変数に変換する第１変換機能と、
前記潜在変数を前記ＫＰＩの予測値に変換する第２変換機能と、
少なくとも前記第１変換機能のパラメータを過去条件および過去企画結果に基づき学習する学習機能と、を実行させる、
データ分析プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、データ分析装置およびデータ分析プログラムに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
マーケティング施策の最適化する装置が知られている。例えば、そのような装置は、対象商品、顧客の基本属性に応じて、マーケティング施策の評価指標であるＫＰＩ（Key Performance Indicator）の予測値を算出する。ＫＰＩ値は、売上、利益率、トライアル率、リピート率等を含む。施策を実施したことのない対象商品の場合には、類似商品の「係数」および類似度に基づき補正する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第６３５２７９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
未知の施策条件において、ＫＰＩ値の予測は不可能である。すなわち、対象商品以外の施策条件（対象顧客、店舗、地域、提供価値等）が異なる場合、ＫＰＩ値の予測はできない。商品間の類似度（例えば、定価、商品分類、商品名の類似度）とＫＰＩとの対応は不明である。類似度が高いからといって、ＫＰＩ値の応答（または係数）は必ずしも類似しない。
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、未実施を含む多様な企画条件について、プロモーション効果を予測できるデータ分析装置およびデータ分析プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態に係るデータ分析装置は、第１変換部と、第２変換部と、学習部とを備える。第１変換部は、企画条件を、ＫＰＩへの寄与の類似度に応じた潜在変数に変換する。第２変換部は、潜在変数をＫＰＩの予測値に変換する。学習部は、少なくとも第１変換部のパラメータを過去条件および過去企画結果に基づき学習する。
【０００７】
実施形態に係るデータ分析プログラムは、コンピュータに、企画条件を、ＫＰＩへの寄与の類似度に応じた潜在変数に変換する第１変換機能と、前記潜在変数をＫＰＩの予測値に変換する第２変換機能と、少なくとも第１変換機能のパラメータを過去条件および過去企画結果に基づき学習する学習機能とを実行させる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
図１は、実施形態に係るデータ分析装置の機能ブロックを示す図である。
図２は、第１変形例に係るデータ分析装置の機能ブロックを示す図である。
図３は、第２変形例に係るデータ分析装置の機能ブロックを示す図である。
図４は、第３変形例に係るデータ分析装置の機能ブロックを示す図である。
図５は、実施形態および変形例に係るデータ分析装置の動作例を示すフローチャートである。
図６は、実施形態および変形例に係るデータ分析装置を構成するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
【００１０】
（実施形態）
まず、図１を参照して、実施形態に係るデータ分析装置１０について説明する。図１は、実施形態に係るデータ分析装置１０の機能ブロックを示す図である。
（【００１１】以降は省略されています）

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