WO2015159330A1 - 情報処理システムおよび情報処理方法 - Google Patents

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WO2015159330A1
WO2015159330A1 PCT/JP2014/060564 JP2014060564W WO2015159330A1 WO 2015159330 A1 WO2015159330 A1 WO 2015159330A1 JP 2014060564 W JP2014060564 W JP 2014060564W WO 2015159330 A1 WO2015159330 A1 WO 2015159330A1
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WO
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data
information
index
information processing
measure
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PCT/JP2014/060564
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English (en)
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信夫 佐藤
矢野　和男
知明 秋富
文也 工藤
Original Assignee
株式会社日立製作所
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising

Definitions

  • the present invention relates to an information processing system and an information processing method. More specifically, the present invention relates to an information processing system and an information processing method for extracting a target to be implemented.
  • Patent Document 1 For example, in store management, a technology is known that analyzes information on the number of items purchased from a POS system and product unit price, customer purchase behavior, employee service behavior information, and the like (Patent Document 1). .
  • the data set of explanatory indices such as behavior information used for the purpose of increasing the number of items purchased and the unit price of goods as objective indices is based on a hypothesis preset by the analyst.
  • Patent Document 1 Since the explanatory index in Patent Document 1 is based on a temporary set by the analyst in advance, it is difficult to generate a temporary that exceeds the ability of the analyst. For example, consider a measure of distributing coupons to specific customers at a store. At this time, a decision maker such as a manager or a store manager usually corresponds to an analyst. However, in the method described in Patent Document 1, coupons must be distributed depending on their experience and intuition, and more profits can be obtained. It was difficult to introduce effective measures to improve the goals.
  • business data such as POS data is stored in the current store. Therefore, it is conceivable to perform statistical analysis based on this business data to determine a more efficient distribution target.
  • big data since the business data is a large amount of data called so-called big data, there is a problem that the amount of calculation is enormous. For this reason, it is necessary to devise some restrictions on the statistical analysis and to suppress the calculation amount.
  • a decision maker usually has a policy policy to a certain level. For example, in the example of coupon distribution, after determining policies such as “distributed store” and “coupon target product”, it is considered to which customer is specifically suitable for distribution. Therefore, it is necessary to perform statistical analysis in a real business in a form that matches this policy, that is, in a form that automatically extracts customers that are more suitable as targets for measures.
  • an object of the present invention is to provide an information processing system or information processing method that makes it easier to extract a target to be implemented.
  • a representative example of the means for solving the problems according to the present invention is an information processing system for extracting a target to be implemented, which is the first data related to the business of the company and the data related to the business of the company.
  • a receiving unit that receives second data that is greater than or equal to the granularity of the first data, and index generation that generates a plurality of explanatory indices that match the granularity of the second data from the first data
  • an extraction unit that extracts a target to be implemented from a plurality of explanatory indices.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of an information processing system according to Embodiment 1.
  • FIG. 1 is a flowchart of an information processing method according to Embodiment 1.
  • FIG. 3 is a sequence diagram of an information processing method according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a schematic diagram of index generation processing according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a schematic diagram of a micro data table according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a schematic diagram of a macro data table according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a schematic diagram of a correlation table according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a schematic diagram of an evaluation function table according to the first embodiment.
  • the schematic diagram of the object customer extraction table which concerns on Example 1.
  • FIG. FIG. 6 is a schematic diagram of a micro data table and a macro data table according to the second embodiment.
  • FIG. 6 is a schematic diagram of a micro data table and a macro data table according to a third embodiment.
  • FIG. 1 is an example of a configuration diagram of the information processing system of this embodiment.
  • a management is a decision maker who is trying to offer an offer coupon (CO) to a customer (CS).
  • the manager is not necessarily limited to an actual manager, and may be a manager or a store manager who has authority to make decisions in the store.
  • the client (CL) is connected to the business server (GS) and is operated by the management (US).
  • the network (NW) connects the client (CL), business server (GS), and customer (CS), and inputs measure information (CL1) from the management (US) at the measure decision (Z00) described later. Accept.
  • the business server is an information processing system that automatically extracts target customers and recommends products to target customers with the aim of improving sales of products in the store according to this embodiment, and includes the following system group.
  • the core system is a system necessary for performing business, and includes a core database (GSC1), a management system (GSC2), and an input / output unit (GSC3).
  • the backbone database (GSC1) stores various data necessary for the backbone system, such as POS data (GSC11) and performance information (GSC12).
  • POS data GSC11
  • performance information GSC12
  • the POS data GSC11
  • the performance information GSC12
  • the granularity is a range in which information is aggregated and handled as one numerical value in each data.
  • the management system is a system that performs general management processes such as a process for managing customers, a process for managing store operations, a process for managing merchandise, and a process for managing purchase records.
  • the Learning / Judgment System is a system that uses the data of the core database (GSC1) to determine conditions suitable for the offer.
  • FIG. 1 shows that the learning / judgment system is stored in the same server as the core system (GSC), the learning / judgment system is installed on a separate server, for example, and connected to the core system (GSC) online. You may comprise.
  • the Database (GSO1) stores data used by the learning / judgment system (GSO).
  • the index generation unit (GSO2) uses the data from the database (GSO1) as an input to create an index.
  • the learning engine (GSO3) creates an evaluation function necessary for extracting the target customer from the index created by the index generation unit (GSO2).
  • the offer extraction unit (GSO4) obtains a target customer from the evaluation function created by the learning engine (GSO3).
  • the input / output unit (GSO5) performs processing for receiving data from the backbone system (GSC) and processing for transmitting target customer information to the backbone system (GSC) and allocating offers.
  • the business application is an application that distributes coupons for recommending products to customers (CS) included in the target customer, which are output from the offer extraction unit (GSO4).
  • FIG. 2 shows a flow until the manager (US) sends a coupon to the target customer (CS).
  • the measure determination determines the measure and conditions of the measure. For example, in order to accelerate the purchase, if a measure to distribute coupons to a specific customer (CS) is performed, only the outline of the measure “1)“ Distribute coupon ”is determined, and other conditions are automatically generated. (2) Impose conditions on the attributes of “district” and “product”, such as “Distribute bread coupons at stores in the Kanto district”, and what category is suitable for other attributes May be automatically generated. In the following example, it is assumed that the position (2) is taken.
  • gender, generation, and purchase time zone are used as specific examples of attributes, but other attributes may be used.
  • category which categorizes a customer is defined in the form which subdivides each attribute. For example, males and females for gender, teens, 20s for generations, 7th, 8th, 9th, etc. for customer time zones are examples of categories corresponding to each attribute. Other categories may be used.
  • Measure decision (Z00) does not necessarily have to be decided each time, and once defined measure and accompanying conditions may be used multiple times.
  • the index generation (Z01) is an operation in the index generation unit (GSO2) .
  • the policy determined in the policy determination (Z00) This is a process of automatically generating a plurality of explanatory indices that match the granularity.
  • Index generation unit (GSO2) Here, the input data is the micro data table (GSO11), and the output data is the micro data table (GSO11). The two tables have different granularities.
  • the micro data table (GSO11) is data that can be classified into categories, but if not, it is appropriately converted by the index generation unit (GS02). Then, the index generation unit (GSO2) automatically generates an index by category combination processing, and stores the result in the macro data table (GSO12).
  • the purpose index input (Z02) is a process of accepting an input from the management (US) of an index (purpose index) that is desired to be enhanced by an action.
  • the objective index is not necessarily determined every time, and the objective index once defined may be used a plurality of times.
  • Correlation analysis is a process performed by the learning engine (GSO3), using the explanatory index created by index generation (Z01) and the objective index input in the objective index input (Z02) This is a process for performing analysis.
  • the processing result is stored in the correlation table (GSO13) in FIG.
  • Evaluation function output (Z04) is a process performed by the learning engine (GSO3), and is a process for obtaining an evaluation function for a measure using the correlation table (GSO13) of FIG. The result is stored in the evaluation function table (GSO14) of FIG.
  • Target customer extraction is a process performed by the offer extraction unit (GSO4), and the target customer is extracted using the data included in the evaluation function table (GSO14) and management system (GSC2) in FIG. It is processing to do.
  • the extracted target customers are stored in the target customer extraction table (GSO15) of FIG.
  • Recommendation transmission (Z06) is processing performed by the business application (GSA), and is processing for specifying a customer by the target customer extraction table (GSO15) in FIG. 9 and sending a coupon to the customer.
  • GSA business application
  • GSO15 target customer extraction table
  • FIG. 3 is a sequence diagram showing the relationship between the manager (US), the core system (GSC), the learning / judgment system (GSO), the business application (GSA), and the customer (CS).
  • US manager
  • GSC core system
  • GSO learning / judgment system
  • GSA business application
  • CS customer
  • POS data (GSC11) and performance information (GSC12) are stored in the backbone database (GSC1) of the backbone system (GSC) and are sent to the learning / judgment system (GSO) in the data transmission (GSCZ1).
  • GSO learning / judgment system
  • the management (US) first inputs measure information (CL1) to the client (CL) in measure decision (Z00) when considering distribution of the coupon to the target customer.
  • This measure information (CL1) is transmitted from the client (CL) to the learning / judgment system (GSO) in the measure transmission (USZ1).
  • the objective index input (Z02) the objective index that is an index that is desired to be improved by the measure is input to the client (CL).
  • This objective index is transmitted from the client (CL) to the learning / judgment system (GSO) in objective index transmission (USZ2).
  • the objective index input (Z02) is shown after the measure determination (Z00), but the order is not particularly limited, and may be performed in the reverse order or simultaneously.
  • the learning / judgment system receives the data transmitted in the data transmission (GSCZ1) and the measure transmission (USZ1) in the data reception (GSOZ1), and in the index generation (Z01), the explanation index is based on these data.
  • GSC11 POS data
  • GSC12 performance information
  • the evaluation function output (Z04) the explanatory index selected by the correlation analysis (Z03) is evaluated, and the evaluation function is output.
  • the target customers and their priorities are obtained based on the evaluation results of the evaluation function output (Z04), and the results are transmitted to the manager (US) and the core system (GSC).
  • US Management judges whether the result of target customer extraction (Z05) is appropriate for this measure in the result confirmation (USZ3). If it is determined to be appropriate, at the start of recommendation (USZ4), a trigger for starting a program for sending a coupon to the target customer is input to the client (CL).
  • the management system (GSC2) of the core system (GSC) uses the recommendation start (USZ4) as a trigger to send customer information required for sending coupons such as an email address to the business application (GSA) in data transmission (GSCZ2).
  • the business application obtains the customer information through data transmission (GSCZ2) from the management system (GSC2), and sends a coupon to the target customer (CS) through recommendation transmission (Z06).
  • FIG. 4 schematically shows a process of generating an index in the index generation unit (GSO2) of the learning / judgment system (GSO).
  • the original data is indicated by Z10
  • the data generated by the index generation unit (GSO2) is indicated by the automatically generated index (GSO12B) of Z11.
  • the index generation unit (GSO2) performs the process of generating an explanatory index using each data indicated by Z10 as input data.
  • Projection operations f1 (GSO21), f2 (GSO22), f3 (GSO23) ... used for generation processing are defined by the index generation unit (GSO2) using data that can be classified in the categories included in the microdata table (GSO11) in advance. Is. The number of projection operations can be arbitrarily specified.
  • the measure determination (Z00) it is determined that (2) “Distribute bread coupons at stores in the Kanto area” is determined, so that each data included in the micro data table (GSO11) Among them, the product (GSO11B1) in the sales information (GSO11B) is bread and the ID (GSO11C1) in the store information (GSO11C) is a store in the Kanto area.
  • the projection operation f1 is an operation for automatically generating an index of sales (GSO12B1) of “20's male” and “8 o'clock”.
  • the projection operation f1 specifically, the customer information (GSO11D) age (GSO11D2) is in his twenties, the gender (GSO11D3) is male, and the purchase information (GS11E) time (GSO11E1) is
  • the unit prices (GSO11B2) for data in the 8 o'clock range are summed (other calculations may be performed as appropriate) to obtain “2323 yen” to be input to the macro data table (GSO12).
  • the same projection operation is performed for the other indices to complete the macro data table (GSO12).
  • FIG. 5 is a micro data table (GSO11) stored in the database (GSO1) for use in the learning / judgment system (GSO) based on the POS data (GSC11) stored in the core database (GSC1).
  • the data storage unit in the micro data table (GSO11) is preferably as small as possible, and is stored for each product (GSO11B1) for a certain receipt ID (GSO11A) in FIG.
  • the data in the micro data table (GSO11) is preferably in the form of a category, but if not, it will be corrected appropriately in the index generator (GSO2). Further, it may be generated based on data not used in the management system (GSC2) such as sensor data. Further, when the granularity of the data to be substituted is different, the granularity may be uniformed by the index generation unit (GSO2).
  • Receipt ID is the ID of a receipt that indicates a single purchase unit.
  • a receipt ID may exist multiple times.
  • Sales information is information indicating sales.
  • the product (GSO11B1) is the name of the purchased product
  • the unit price (GSO11B2) is the unit price of the purchased product
  • the number (GSO11B3) is the number of the purchased product.
  • GSO11C Store information
  • ID GSO11C1
  • area GSO11C2
  • Customer information is information indicating the purchased customer, ID (GSO11D1) is a number identifying the customer, age (GSO11D2) is the customer's age, gender (GSO11D3) is the customer's gender, and area (GSO11D4) is the customer's age This is the customer's residence area.
  • Purchase information is information indicating the situation at the time of purchase.
  • the time (GSO11E1) is the time of purchase, and the day of the week (GSO11E2) is the day of purchase.
  • GSO learning / judgment system
  • FIG. 6 is a macro data table stored in the database (GSO1) for use in the learning / judgment system (GSO) based on the POS data (GSC11) and performance information (GSC12) stored in the core database (GSC1). (GSO12).
  • the macro data table (GSO12) is stored in a format corresponding to the measure and measure conditions determined in the measure decision (Z00).
  • the store information ID (GSO12AA) is a store in the Kanto region
  • the data is a product (GSO12AB1) is bread. If the product is not limited in the policy determination (Z00), for example, a product corresponding to the macro data table of FIG. 6 is generated for each product other than bread such as milk.
  • the achievement information is generated from POS data (GSC11) and / or achievement information (GSC12) stored in the core database (GSC1) and includes the following information.
  • the store information ID (GSO12AA) is information indicating a store-specific number.
  • Sales information is information indicating the sales of the item.
  • the product (GSO12AB1) is the product name
  • the sales (GSO12AB2) is the sales amount
  • the period (GSO12AB3) is the summed period.
  • FIG. 6 shows 13202 yen for sales (GSO12AB2) related to bread of the product (GSO12AB1) for each Tama store with the store information ID (GSO12AA) and 7 days for the period (GSO12AB3).
  • an explanatory index automatically generated by the index generation unit (GSO2) by the projection operation from the micro data table (GSO11) is stored.
  • the granularity of the automatically generated index (GSO12B) matches the performance information (GSO12A).
  • the sales amount is stored in each column according to the conditions, ⁇ 20s male '' ⁇ 8 o'clock '' sales (GSO12B1) 2323 yen, ⁇ 20s female '' ⁇ Monday '' sales (GSO12B2) 231 yen, Sales for women in their 30s and residential areas (GSO12B3) are 2546 yen, and sales for men in their 40s and daytime (GSO12B4) are 5674 yen.
  • GSO12B1 20s male '' ⁇ 8 o'clock '' sales
  • GSO12B2 ⁇ 20s female '' ⁇ Monday '' sales
  • GSO12B3 Sales for women in their 30s and residential areas
  • GSO12B4 sales for men in their 40s and daytime
  • the macro data table (GSO12) is generated with the granularity of the store, but other granularities corresponding to the conditions of the measure such as each municipality may be used.
  • the macro data table (GSO12) is generated for each product, but it may be a unit suitable for the measure such as food.
  • the sales amount is used.
  • an index used in the process may be added to the sales information (GSO12AB).
  • the sales amount is used.
  • an index used in the processing may be added to the sales information (GSO12AB).
  • the information processing system (GSO) for extracting the target for the measure includes the first data (GSC11) related to the business of the company and the data related to the business of the company.
  • a receiving unit (GSO5) that receives second data (GSC12) that is data having a granularity equal to or greater than the granularity of the data, and a plurality of explanatory indicators (GSO12B1 to GSO12B4 that match the granularity of the second data from the first data)
  • GSO4 that extracts a target to be implemented from a plurality of explanatory indexes.
  • the information processing method (GSO) for extracting the target for the measure is the first data (GSC11) related to the business of the enterprise and the data related to the business of the enterprise and the granularity of the first data.
  • a third step of extracting a target to be implemented from a plurality of explanatory indices GSO12B1 to GSO12B4.
  • the information processing system and the information processing method according to the present embodiment can automatically extract, in the form of an explanatory index, an optimum target for performing a measure from the correlation table (GSO13). As a result, it becomes easier to extract objects that exceed the analytical ability without depending on the experience and intuition of the decision-maker.
  • FIG. 7 shows a correlation table (GSO13) that stores the result of processing by the learning engine (GSO3) using the macro data table (GSO12).
  • the correlation table (GSO13) is included in the database (GSO1).
  • the correlation table (GSO13) is the same unit as the data stored in the macro data table (GSO12), and is stored in product units in FIG.
  • the product (GSO131) indicates the product used for the correlation
  • the bread (GSO131A) stores an explanatory index for obtaining the correlation regarding the bread.
  • the stored explanatory indices are the same as in the example of FIG. 6, “20-year-old male” “8 o'clock” sales (GSO132), “20-day female” “Monday” sales (GSO133), “30-year-old female” “Residential area” sales (GSO134), “40s male” and “daytime” sales (GSO135).
  • the sales (GSO133) of “20s female” and “Monday” of bread is 0.2, which is the correlation between the sales (GSO12AB2) of FIG. 6 and the sales of 20th female and “Monday” (GSO12B2).
  • GSO13 the correlation table
  • the unit is a product unit, but it may be changed to a unit suitable for the measure such as food.
  • the correlation value is stored in the cell, but may be changed to another value that can obtain the evaluation function.
  • the update cycle of the evaluation function in the learning engine (GSO3) is not particularly limited, and for example, it may be updated every week, but may be changed to update at another cycle suitable for the measure.
  • the tables for extracting a plurality of candidates are the evaluation function table (GSO14) in FIG. 8 and the target customer extraction table (GSO15) in FIG.
  • the evaluation function table (GSO14) is a table for storing evaluation functions processed by the learning engine (GSO3) using the correlation table (GSO13), and is included in the database (GSO1). Specifically, an evaluation function for each product is obtained by performing multiple regression analysis on the data stored in the correlation table (GSO13). Any method other than multiple regression analysis may be used as long as an evaluation function is obtained. If necessary, other data such as a micro data table (GSO11) or a macro data table (GSO12) may be used.
  • Product (GSO141) is stored in a record for each product.
  • the evaluation function of the product (GSO141) is expressed using a coefficient (GSO142), a first argument name (GSO143), a first argument coefficient (GSO144), a second argument name (GSO145), and a second argument coefficient (GSO146). be able to.
  • the evaluation function of bread is 0.42 * sales of "20's male” and “8am” + 0.2 * sales of "40's male” and "daytime” + 0.32.
  • another evaluation function for the same product may be generated by another record such as bread (GSO141B).
  • FIG. 8 there are two explanatory indexes constituting each evaluation function, but more explanatory indexes after the third argument may be used. Further, other information may be included as long as the information is necessary for the evaluation function.
  • FIG. 9 is a target customer extraction table (GSO15) for storing offer contents obtained by processing the evaluation function table (GSO14) of FIG. 8 by the offer extraction unit (GSO4).
  • the target customer extraction table (GSO15) is included in the database (GSO1), and stores which customers should be offered.
  • the offer extraction unit (GSO4) substitutes the sales (each argument) corresponding to each explanatory index of the evaluation function table (GSO14) with reference to the macro data table (GSO12), so that the effect of each evaluation function (GSO153 ).
  • the target customer extraction table (GSO15) sorts data in descending order of this effect (GSO153) and gives a ranking (GSO152), and is stored for each product (GSO151). For example, in the example of FIG. 9, the ranking of bread (GSO151A) is the highest (that is, the effect is the largest), so referring to this data, “male in 20s” and “8 o'clock” are candidates 1 (GSO154).
  • GSO155 “male 40s” and “daytime” are automatically extracted as candidate 2 (GSO155).
  • the business application (GSA) distributes coupons to customers (CS) who satisfy these candidates based on the judgment of the manager (US).
  • the number of candidates is one or two, but more candidates after candidate 3 may be used.
  • FIG. 9 is a table for storing offer contents, and other information may be included as long as it is information necessary for the offer.
  • Example 1 the content related to the product recommendation using the learning / judgment system (GSO) was used, but in Example 2, the content related to project management using the learning / judgment system (GSO).
  • GSO learning / judgment system
  • the system configuration is the same as that shown in FIG. 1, except for the following points.
  • the data used for analysis is not POS data (GCS11) but business data (not shown).
  • Business data includes employee information, attendance information, and the like.
  • the performance information includes item information (for example, successful receipt of an order from a telephone company in 10 months, etc., which can be indirectly quantitatively evaluated with money).
  • the business application sends management advice instead of sending a recommendation.
  • the upper part of FIG. 10 is a micro data table (GSO11) stored in the database (GSO1) for use in the learning / judgment system (GSO) based on the business data stored in the core database (GSC1).
  • the data storage unit in the micro data table (GSO11) is preferably as small as possible, and is stored for each date in FIG.
  • the data in the micro data table (GSO11) is preferably data that can be classified into categories for use in the automatic generation of explanatory indices.
  • Data that is not used in the management system (GSC2), such as sensor data, may be registered in the micro data table (GSO11).
  • the granularity of the data to be substituted may be made uniform by preprocessing. Further, in the case of data that cannot be classified into categories, it may be converted into a format that can be classified into categories by preprocessing.
  • the date (GSO21A) is the date of work. In FIG. 10, since the code is for each employee, the date (GSO21A) may exist multiple times.
  • the employee information (GSO21B) is information indicating the attribute of the employee.
  • the employee ID (GSO21B1) is the employee number
  • the title (GSO21B2) is the employee's position
  • the high skill (GSO21B3) is the high skill level.
  • the time information (GSO21C) is information indicating the contents related to employee attendance management and time. Going to work (GSO21C1) is the time of coming to work, returning to work (GSO21C2) is the time of returning to work, and day of the week (GSO21C3) is the day of the week of date (GSO21A).
  • the behavior information indicates the behavior among employees and is requested for each employee.
  • Face-to-face with user A (GSO21DA) is the action related to face-to-face of user A.
  • Speaking (GSO21DA1) is the time when user A is speaking and listening (GSO21DA2) is the time when user A is listening to other people .
  • GSO learning / judgment system
  • FIG. 10 shows a macro data table (GSO12) stored in the database (GSO1) for use in the learning / judgment system (GSO) based on the business data stored in the core database (GSC1).
  • the macro data table (GSO12) is configured with a granularity corresponding to the measure conditions, and is stored for each case in FIG. Furthermore, since the unit which can implement a measure is for each case, in FIG.
  • the performance information (GSO22A) is converted from the micro data table (GSO11) by converting it to the required granularity, and includes the following information.
  • the case ID (GSO22AA) is information indicating a number unique to the case.
  • the case information (GSO22AB) is information related to the case.
  • Success / failure (GSO22AB1) is the project result, and period (GSO22AB2) is the period in which the project was implemented. For example, in FIG. 10, success / failure (GSO22AB1) indicates success and period (GSO22AB2) indicates 10 months in the telephone company case of the case ID (GSO22AA).
  • the performance information (GSO22A) may be converted from the micro data table (GSO11) to a required granularity and used.
  • the description index automatically generated by the index generation unit (GSO2) with the micro data table (GSO11) as an input is stored.
  • the index generation unit (GSO2) receives the micro data table (GSO11) as an input, generates an index by combining categories, and stores the result in the automatically generated index (GSO22B).
  • the granularity and unit of the automatically generated index (GSO22B) matches the performance information (GSO22A).
  • index generation unit GSO2
  • GSO22B Automatically generated index
  • “Director” is “listening to user B” (GSO22B1)
  • “High skill person” is “ Communication (GSO22B2) with "person with a lot of overtime”
  • communication (GSO22B3) with "speaking to user A” (GSO22B3)
  • one condition is expressed by ““ ”(key brackets), and the number of conditions may be one or plural.
  • Each column stores the communication time under that condition, so that “Director” is “Listen to User B”, Communication (GSO22B1) is 100 minutes, “High-skilled person” is “Person with much overtime” Communication (GSO22B2) is 60 minutes, “In charge” is “Talking to User A”, Communication (GSO22B3) is 100 minutes, “Tuesday” communication with “High Skill” (GSO22B4) is 40 minutes .
  • an explanatory index generated by the index generation unit (GSO2) may be added to the automatically generated index (GSO22B).
  • the learning engine (GSO3) and the offer extraction unit (GSO4) perform the same processing as in Example 1 on this macro data table (GSO12), and the target of the measure in the form of the action of the project member who succeeded in the project. Can be automatically extracted.
  • an explanation index can be automatically generated, an evaluation function can be obtained from a combination of an objective index and an explanation index, and the result can be provided to a customer via a business application.
  • the content is related to the product recommendation using the learning / judgment system (GSO), but in the third embodiment, the content is related to the cart tour in logistics using the learning / judgment system (GSO).
  • GSO learning / judgment system
  • the system configuration is the same as that shown in FIG. 1, except for the following points.
  • the data used for analysis is not POS data (GCS11) but business data (not shown).
  • Business data includes product information, warehouse information, and the like.
  • the performance information may include information that can be quantitatively evaluated with money, such as on-site productivity, the number of cart patrol records, etc. (as in the first embodiment, it may be sales information of a warehouse).
  • the business application sends management advice instead of sending a recommendation.
  • Example 3 The micro data table (GSO11) used in Example 3 is shown in FIG. The purpose of use is the same as in Example 1.
  • the upper part of FIG. 11 is a micro data table (GSO11) stored in the database (GSO1) for use in the learning / judgment system (GSO) based on the business data stored in the core database (GSC1).
  • the data storage unit in the micro data table (GSO11) is preferably as small as possible, and is stored for each pick ID in FIG.
  • the pick ID is a product unit number when picking.
  • the data in the micro data table (GSO11) is preferably data that can be classified into categories for use in the automatic generation of explanatory indices.
  • Data that is not used in the management system (GSC2), such as sensor data, may be registered in the micro data table (GSO11).
  • the granularity of the data to be substituted may be made uniform by preprocessing. Further, in the case of data that cannot be classified into categories, it may be converted into a format that can be classified into categories by preprocessing.
  • Pick ID is a product unit number when picking.
  • the product information is information indicating product attributes.
  • the name (GSO31B1) is the product name, the number (GSO31B2) is the number to be picked, and the shape (GSO31B3) is the size of the product.
  • GSO31C warehouse information
  • the congestion rate (GSO31C1) is the degree of congestion in the warehouse
  • the shelf number (GSO31C2) is the number of the shelf on which the product is placed.
  • BIC information is information related to picking.
  • the remaining number (GSO31D1) is the remaining number when traveling with one cart
  • the order (GSO31D2) is the order visited with one cart
  • the travel distance (GSO31D3) is the travel distance from the shelf before picking .
  • Time information is information about time.
  • the time (GSO31E1) is the time of picking, and the day of the week (GSO31E2) is the day of the picked day.
  • GSO learning / judgment system
  • the lower part of FIG. 11 is a macro data table (GSO12) stored in the database (GSO1) for use in the learning / judgment system (GSO) based on the business data stored in the core database (GSC1).
  • the macro data table (GSO12) is configured with a granularity corresponding to the measure conditions, and is stored for each cart tour in FIG.
  • the cart tour ID (GSO32AA) is a number that is visited by one cart
  • the cart tour information (GSO32AB) is information related to the cart tour.
  • Productivity (GSO32AB1) is the productivity of picking and is defined as the number of picking per unit time, for example.
  • the number (GSO32AB2) is the number picked in the cart tour.
  • the cart tour ID (GSO32AA) is 100012
  • the productivity (GSO32AB1) is 0.23
  • the number (GSO32AB2) is 113.
  • the performance information (GSO32A) may be converted from the micro data table (GSO11) to a required granularity and used.
  • the description index automatically generated by the index generation unit (GSO2) with the micro data table (GSO11) as an input is stored.
  • the index generation unit (GSO2) receives the microdata table (GSO11) as an input, generates an index by a combination of categories, and stores the result in an automatically generated index (GSO32B).
  • the granularity and unit of the automatically generated index (GSO32B) matches the performance information (GSO32A).
  • productivity GSO32B1
  • productivity GSO32B3
  • Congestion rate is 30 or more” with “Shelf number is 20 or more”
  • Production with “Congestion rate is 5 or less” when “Movement distance is 5 or less” Sex GSO32B4
  • one condition is expressed by ““ ”(key brackets), and the number of conditions may be one or plural.
  • the productivity (GSO32B1) for “Morning is 10 or more” in the “morning” is 0.32
  • productivity when the congestion rate is 10 or less GSO32B2 is 0.42
  • productivity is ⁇ shelf number is 20 or more '' and ⁇ congestion rate is 30 or more '' (GSO32B3) is 0.12
  • productivity is ⁇ travel distance is 5 or less '' and ⁇ congestion rate is 5 or less '' (GSO32B4) Is 0.23.
  • the data output by the index generation unit (GSO2) may be added to the automatically generated index (GSO32B).
  • the learning engine (GSO3) and the offer extraction unit (GSO4) perform the same processing as in Example 1 for this macro data table (GSO12) ⁇ , so that the target of the measure can be selected in the form of highly productive cart patrol control. Can be extracted automatically.
  • an explanation index can be automatically generated, an evaluation function can be obtained from a combination of an objective index and an explanation index, and the result can be provided to a customer via a business application.

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Abstract

　施策を行うより好適な対象を自動抽出することを、より容易ならしめる情報処理システムを提供する目的で、施策を行う対象を抽出する情報処理システムを、企業の業務に関する第１のデータ(GSC11)と、企業の業務に関するデータであって第１のデータの粒度以上の粒度のデータである第２のデータ(GSC12)と、を受け付ける受付部(GSO5)と、第１のデータから、第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標を生成する指標生成部と(GSO2)と、複数の説明指標から、前記施策を行う対象を抽出する抽出部(GSO4)と、を有する構成とする。

Description

情報処理システムおよび情報処理方法
　本発明は、情報処理システムおよび情報処理方法に関する。より具体的には、施策を行う対象を抽出する情報処理システムおよび情報処理方法に関する。
　情報通信技術の発達に伴って企業経営に関する大量のデータが蓄積されるに従い、これらの活用に関して、分析専門家でなくとも、経営効果のある施策を容易に導ける手法が求められている。従来手法は、経営者もしくは分析者が、自らの経験や勘に従って、有限の仮説を立て、これらを立証する目的でデータを集めて分析を行う、もしくは、熟練分析者の方法論をテンプレート化して展開する等の手法が一般的であった。これら従来手法は、仮説の設定が人間の能力に依存していたために、得られる施策の範囲も限定的なものに留まっていた。
　例えば、店舗の経営においては、ＰＯＳシステムからの買上個数や商品単価の情報と、顧客の購買行動、従業員の接客行動情報、等を併せて分析する技術が知られている（特許文献１）。本分析手法において、目的指標としての買上個数や商品単価を高める目的で使用される行動情報等の説明指標のデータセットは、分析者が予め設定した仮説に基づくものであった。
ＷＯ２００５／１１１８８０号公報
　特許文献１における説明指標は、分析者が予め設定した仮設に基づくものであるため、分析者の能力を超えた仮設の生成は困難である。例えば、店舗において、特定の顧客にクーポンを配布するという施策を考える。このとき、通常はマネージャや店長等の意思決定者が分析者に該当するが、特許文献１に記載の手法では、彼らの経験や勘に依存してクーポンを配布せざるを得ず、より収益等の目標を高めるために効果的な施策の導入が困難であった。
　これに対し、現在の店舗には、ＰＯＳデータ等の業務データが蓄積されている。従って、この業務データを元に統計解析を行い、より効率的な配布対象を決定することも考えられる。しかしこのときは、当該業務データがいわゆるビッグデータと呼ばれるような大量のデータであるため、計算量もこれに伴い莫大になるという課題がある。そのため、統計解析には何らかの制約を付し、計算量を抑制する工夫が必要になる。
　また、仮に収益等の目標に対し相関の高い（すなわち、クーポンの配布が有効な）顧客層が統計解析により得られたとしても、この顧客層が、多数のパラメータの複雑な関数になってしまうことも懸念される。この場合、意思決定者は具体的な施策を実行する前に、当該顧客層の意味を解釈しなくてはならず、現実的でない。さらに、当該顧客層が意思決定者が事実上実行できない場合は、実ビジネスにおいては無意味である。
　このように、実ビジネスにおける統計解析は、意思決定者がより施策に移しやすいような解を出力するものでなければならない。ここで、意思決定者は通常、ある程度のレベルまでは、施策の方針を持っているものである。例えば、クーポン配布の例では、「配布する店舗」、「クーポンの対象商品」等の方針を決めた上で、具体的にどのような顧客に配布するのが好適かを検討するのである。従って、実ビジネスにおける統計解析は、この方針に合致した形、すなわち、施策を行う対象としてより好適な顧客を自動抽出する形で行う必要がある。
　以上では顧客にクーポンを配布する例を用いて説明したが、プロジェクトマネジメント、物流分野等、他のビジネス領域についても同様である。
　以上を踏まえ、本願発明の目的は、施策を行う対象を抽出することを、より容易ならしめる情報処理システムまたは情報処理方法を提供することにある。
　本願発明による課題を解決する手段のうち代表的なものを例示すれば、施策を行う対象を抽出する情報処理システムであって、企業の業務に関する第１のデータと、企業の業務に関するデータであって第１のデータの粒度以上の粒度のデータである第２のデータと、を受け付ける受付部と、第１のデータから、第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標を生成する指標生成部と、複数の説明指標から、施策を行う対象を抽出する抽出部と、を有することを特徴とする。
　または、施策を行う対象を抽出する情報処理方法であって、企業の業務に関する第１のデータと、企業の業務に関するデータであって第１のデータの粒度以上の粒度のデータである第２のデータと、を受け付ける第１の工程と、第１のデータから、第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標を生成する第２の工程と、複数の説明指標から、施策を行う対象を抽出する第３の工程と、を有することを特徴とする。
　本願発明によれば、施策を行う好適な対象を抽出することが、より容易となる。
実施例１に係る情報処理システムの模式図。 実施例１に係る情報処理方法のフロー図。 実施例１に係る情報処理方法のシーケンス図。 実施例１に係る指標生成処理の模式図。 実施例１に係るミクロデータテーブルの模式図。 実施例１に係るマクロデータテーブルの模式図。 実施例１に係る相関テーブルの模式図。 実施例１に係る評価関数テーブルの模式図。 実施例１に係る対象顧客抽出テーブルの模式図。 実施例２に係るミクロデータテーブルおよびマクロデータテーブルの模式図。 実施例３に係るミクロデータテーブルおよびマクロデータテーブルの模式図。
　本実施例では、施策を行う対象を抽出する情報処理システムの例として、店舗の売上向上を目指してどの顧客に商品オファーを行なえばいいかを自動制御にて求める情報処理システムの例を説明する。
　図１は、本実施例の情報処理システムの構成図の例である。経営者(US)は、顧客(CS)にオファークーポン(CO)を提供しようと試みている意思決定者である。ここで経営者(US)とは、必ずしも現実の経営者に限定されるものではなく、例えばマネージャや店長等の、店舗における意思決定の権限を有するものであってもよい。
　クライアント(CL)は、業務サーバ(GS)と接続されており、経営者(US)が操作が操作している。ネットワーク(NW)は、クライアント(CL)と業務サーバ(GS)と顧客(CS)とをつなげており、後述する施策決定(Z00)にて、経営者(US)から施策情報(CL1)の入力を受け付ける。
　業務サーバ(GS)は、本実施例である店舗における商品の売上向上を目指し、対象顧客を自動抽出し、商品を対象顧客にレコメンドする情報処理システムであり、以下のシステム群を含む。
　基幹システム(GSC)は、業務を遂行するために必要なシステムであり、基幹データベース(GSC1)、管理システム(GSC2)および入出力部(GSC3)を含む。基幹データベース(GSC1)は、POSデータ(GSC11)や業績情報(GSC12)等の、基幹システムに必要な各種データを格納する。ここで、POSデータ(GSC11)は通常、例えばレシートID毎（１会計の単位毎）の複数の購買結果からなる形式であるのに対し、業績情報(GSC12)は通常、「ある店舗の所定の時期における売上」といった形式で、POSデータ(GSC11)以上の粒度で格納されている。または、POSデータ(GSC11)とは異なる粒度とも解釈できる。ここで粒度とは、各データにおいて情報を集計して１つの数値として扱う範囲である。
　また、業績情報(GSC12)は、金銭で定量的に評価できるものである。これは、後に施策を定量的に評価するためである。管理システム(GSC2)は、例えば、顧客を管理する処理、店舗の運営を管理する処理、商品を管理する処理、購買記録を管理する処理等の一般的な管理処理を行うシステムである。
　学習・判断システム(GSO)は、基幹データベース(GSC1)のデータを用いて、オファーに適した条件を判断するシステムである。図１では学習・判断システムが基幹システム(GSC)と同一サーバ内に格納されているように図示しているが、学習・判断システムを例えば別サーバに設け、オンラインで基幹システム(GSC)に接続するように構成してもよい。
　データベース(GSO1)は、学習・判断システム(GSO)が用いるデータを格納する。指標生成部(GSO2)は、データベース(GSO1)からのデータを入力として、指標を作成する。学習エンジン(GSO3)は、指標生成部(GSO2)よって作成された指標から、対象顧客を抽出するために必要な評価関数を作成する。オファー抽出部(GSO4)は、学習エンジン(GSO3)が作成した評価関数から、対象顧客を求める。入出力部(GSO5)は、基幹システム(GSC)からデータを受け取る処理と、基幹システム(GSC)へ対象顧客情報を送信し、オファーを割り当てる処理とを行う。
　業務アプリ(GSA)は、オファー抽出部(GSO4)から出力された、対象顧客に含まれる顧客(CS)に対して、商品をレコメンドするためのクーポンを配布するアプリケーションである。
　図２は、経営者(US)が対象となる顧客(CS)にクーポンを送付するまでのフローを示している。
　施策決定(Z00)では、施策および施策の条件を決定する。例えば、購入を加速させるために、特定の顧客(CS)にクーポンを配布する施策を行う場合、（１）「クーポンを配布する」という施策の概要だけを決定し、他の条件は自動生成にしてもよいし、（２）「関東地区の店舗において、パンのクーポンを配布する」というように、「地区」「商品」の属性について条件を課し、他の属性についてどのようなカテゴリが好適かを自動生成してもよい。以下の例では（２）の立場を取っているものとして説明する。
　本実施例では属性の具体例として、性別、世代、購入時間帯を用いるが、他の属性を用いてもよい。そして、各属性を細分化する形で、顧客をカテゴライズするカテゴリを定義している。例えば、性別については男性と女性、世代については１０代、２０代、…、顧客時間帯については７時代、８時代、９時代…、等が、各属性に対応するカテゴリの例であるが、他のカテゴリを用いてもよい。
　また、施策決定(Z00)は必ずしも毎回決める必要はなく、一度、定義した施策および付随する条件を複数回使用してもよい。
　指標生成(Z01)とは、指標生成部(GSO2)における演算であり、具体的には、管理システム(GSC2)やデータベース(GSO1)のデータを元に、施策決定(Z00)で決定した施策の粒度に合致した複数の説明指標を自動生成する処理である。指標生成部(GSO2)ここで、入力のデータをミクロデータテーブル(GSO11)、出力のデータをミクロデータテーブル(GSO11)とする。この２つのテーブルでは粒度が異なる。
　ここで、ミクロデータテーブル(GSO11)は、カテゴリに分類できるデータとなっているものが望ましいが、そうなっていない場合は指標生成部(GS02)にて適宜変換する。そして、指標生成部(GSO2)にて、カテゴリの組み合わせ処理によって、指標を自動に生成し、その結果をマクロデータテーブル(GSO12)に格納する。
　目的指標入力(Z02)は、経営者(US)からの、アクションによって高めたい指標（目的指標）の入力を受け付ける処理である。ここで、目的指標は必ずしも毎回決める必要はなく、一度定義した目的指標を複数回使用してもよい。
　相関分析(Z03)とは、学習エンジン(GSO3)で行なわれる処理であり、指標生成(Z01)によって作成された説明指標と、目的指標入力(Z02)において入力された目的指標を用いて、相関分析を行なう処理である。処理の結果は、図７の相関テーブル(GSO13)に格納される。
　評価関数出力(Z04)は、学習エンジン(GSO3)で行われる処理であり、図７の相関テーブル(GSO13)を用いて、施策に対する評価関数を求める処理である。その結果を図８の評価関数テーブル(GSO14)に格納する。
　対象顧客抽出(Z05)は、オファー抽出部(GSO4)で行なわれる処理であり、図８の評価関数テーブル(GSO14)と管理システム(GSC2)に含まれているデータを用いて、対象顧客を抽出する処理である。抽出された対象顧客は、図９の対象顧客抽出テーブル(GSO15)に格納される。
　レコメンド送信(Z06)は、業務アプリ(GSA)で行なわれる処理であり、図９の対象顧客抽出テーブル(GSO15)により顧客を特定し、顧客に対してクーポンを送付する処理である。
　図３は、経営者（US）、基幹システム（GSC）、学習・判断システム（GSO）、業務アプリ（GSA）、顧客（CS）の関係を示したシーケンス図である。
　ＰＯＳデータ(GSC11)および業績情報(GSC12)は、基幹システム(GSC)の基幹データベース(GSC1)に蓄積されており、データ送信(GSCZ1)において学習・判断システム(GSO)へと送信される。
　これと並行して、経営者(US)は、対象顧客にクーポンの配布を検討する際に、まず、施策決定(Z00)において、施策情報(CL1)をクライアント(CL)へと入力する。この施策情報(CL1)は、施策送信（USZ1）においてクライアント(CL)から学習・判断システム(GSO)へと送信される。また、目的指標入力(Z02)において、施策によって高めたい指標である目的指標をクライアント(CL)に入力する。この目的指標は、目的指標送信(USZ2)において、クライアント(CL)から学習・判断システム（GSO）へと送信される。なお、便宜上、施策決定(Z00)の後に目的指標入力(Z02)を行うように図示しているが、特にこれら順序に限定はなく、逆順で行ってもよいし、同時に行ってもよい。
　学習・判断システム(GSO)は、データ送信(GSCZ1)および施策送信（USZ1）において送信されたデータをデータ受付(GSOZ1)において受け取り、指標生成（Z01）において、これらのデータを元に説明指標の自動生成学習・判断システム管理システム(GSC2)を行なう。その際、ＰＯＳデータ(GSC11)および業績情報(GSC12)が上述した所望の形式でない場合は、適宜データ形式を修正する。
　次に、相関分析（Z03）において、目的指標と、指標生成（Z01）によって作成された説明指標と用いた相関分析を行なう。
　次に、評価関数出力（Z04）において、相関分析（Z03）によって選ばれた説明指標の評価を行ない、評価関数を出力する。
　次に、対象顧客抽出（Z05）において、評価関数出力（Z04）の評価結果に基づき、対象顧客とその優先順位を求め、この結果を経営者(US)および基幹システム(GSC)に送信する。
　経営者(US)は、結果確認(USZ3)において、対象顧客抽出（Z05）の結果が、今回の施策に適切かを判断する。もし、適切だと判断された場合には、レコメンド開始(USZ4)において、対象顧客にクーポンを発送するプログラムを起動するためのトリガーをクライアント(CL)に入力する。
　基幹システム(GSC)の管理システム(GSC2)は、レコメンド開始(USZ4)をトリガーとして、メールアドレス等のクーポン送付に必要な顧客情報を、データ送信(GSCZ2)において業務アプリ(GSA)へ送信する。
　業務アプリ（GSA）は、前記顧客情報を管理システム(GSC2)からのデータ送信(GSCZ2)にて入手し、レコメンド送信(Z06)において、対象となった顧客（CS）へクーポンを送付する。
　顧客（CS）は、レコメンド受信(CSZ1)により、クーポンを入手することができる。
　図４は、学習・判断システム(GSO)の指標生成部(GSO2)で指標が生成される過程を模式的に示したものである。元データをZ10で示し、指標生成部(GSO2)によって生成されたデータをZ11の自動生成指標(GSO12B)で示した。
　指標生成部(GSO2)では、Z10で示した各データを入力データとして、説明指標の生成処理を行なう。生成処理に用いる射影演算f1(GSO21)、f2(GSO22)、f3(GSO23)…は、あらかじめミクロデータテーブル(GSO11)に含んだカテゴリに分類できるデータを用いて指標生成部(GSO2)で定義するものである。射影演算の数は任意に指定することができる。
　例えば、本実施例では施策決定(Z00)において、（２）「関東地区の店舗において、パンのクーポンを配布する」旨を決定しているため、ミクロデータテーブル(GSO11)に含まれる各データのうち、売上情報(GSO11B)の商品(GSO11B1)がパンであり、店舗情報(GSO11C)のID(GSO11C1)が関東地区の店舗であるものを抽出する。
　その上で、例えば、射影演算f1(GSO21)が「２０代男性」「８時台」の売上(GSO12B1)なる指標を自動生成する演算であるとする。すると、射影演算f1(GSO21)は具体的には、顧客情報(GSO11D)の年代(GSO11D2)が２０代であり、性別(GSO11D3)が男性であり、購入情報(GS11E)の時間(GSO11E1)が８時台であるデータについての単価(GSO11B2)を例えば合計して（適宜他の演算をしてもよい）、マクロデータテーブル(GSO12)に入力すべき「2323円」を得る演算となる。他の指標についても同様の射影演算を行うことで、マクロデータテーブル(GSO12)が完成する。
　図５は、基幹データベース(GSC1)に格納されるPOSデータ(GSC11)を元に、学習・判断システム(GSO)にて用いるためにデータベース(GSO1)に格納するミクロデータテーブル(GSO11)である。ミクロデータテーブル(GSO11)におけるデータの格納単位はできるだけ小さい粒度が望ましく、図５ではあるレシートID(GSO11A)についての商品(GSO11B1)毎に格納してある。
　ミクロデータテーブル(GSO11)のデータは、カテゴリに分類された形式となっているものが望ましいが、そうなっていない場合は指標生成部(GSO2)において適宜修正する。また、センサデータなど、管理システム(GSC2)にて使用しないデータを元に生成されてもよい。さらに、代入するデータの粒度が異なる場合には、指標生成部(GSO2)で粒度を揃えてもよい。
　レシートID(GSO11A)は、１回の購入単位を示すレシートのIDである。図５では、商品(GSO11B1)毎にデータを格納しているため、レシートID(GSO11A)が複数回存在することがある。
　売上情報(GSO11B)は、売上を示す情報である。商品(GSO11B1)は購入した商品名、単価(GSO11B2)は購入した商品単価、個数(GSO11B3)は購入した商品個数である。
　店舗情報(GSO11C)は、購入した店舗を示す情報である。ID(GSO11C1)は店舗を識別する番号、エリア(GSO11C2)は店舗が存在するエリアである。
　顧客情報(GSO11D)は、購入した顧客を示す情報である、ID(GSO11D1)は顧客を識別する番号、年代(GSO11D2)は顧客の年代、性別(GSO11D3)は顧客の性別、エリア(GSO11D4)は顧客の住居のエリアである。
　購入情報(GSO11E)は、購入した時の状況を示している情報である。時間(GSO11E1)は購入した時間、曜日(GSO11E2)は購入した曜日である。
　これ以外に、学習・判断システム(GSO)の入力データとして用いることができればよいため、分析に有効である場合には、これ以外のデータを追加してもよい。
　図６は、基幹データベース(GSC1)に格納されるPOSデータ(GSC11)および業績情報(GSC12)を元に、学習・判断システム(GSO)にて用いるためにデータベース(GSO1)に格納するマクロデータテーブル(GSO12)である。マクロデータテーブル(GSO12)は施策決定(Z00)で決定した施策および施策の条件に対応した形式で格納されており、ここでは、図６では店舗情報ID(GSO12AA)が関東地区の店舗であり、商品(GSO12AB1)がパンであるデータを形式である。もし、施策決定(Z00)で商品を限定しない場合は、例えばミルク等、パン以外の商品のそれぞれについて図６のマクロデータテーブルに相当するものが生成されることとなる。
　業績情報(GSO12A)は、基幹データベース(GSC1)に格納されたPOSデータ(GSC11)および／または業績情報)GSC12)により生成され、以下の情報を含む。
　店舗情報ID(GSO12AA)は、店舗固有の番号を示す情報である。
　売上情報(GSO12AB)は、所品の売上を示す情報である。商品(GSO12AB1)は商品名、売上(GSO12AB2)は売上金額、期間(GSO12AB3)はまとめた期間である。例えば、図６では、店舗情報ID(GSO12AA)の多摩店毎の商品(GSO12AB1)のパンに関しての売上(GSO12AB2)の13202円、期間(GSO12AB3)の7日間を示している。
　自動生成指標(GSO12B)には、ミクロデータテーブル(GSO11)から、指標生成部(GSO2)が射影演算により自動生成した説明指標が格納される。自動生成指標(GSO12B)の粒度は、業績情報(GSO12A)に合致することとなる。
　ここでは指標生成部(GSO2)によって生成された説明指標の例として、「20代男性」「8時台」の売上(GSO12B1)、「20代女性」「月曜日」の売上(GSO12B2)、「30代女性」「居住エリア」の売上(GSO12B3)、「40代男性」「昼」の売上(GSO12B4)を挙げている。
　それぞれのカラムにはその条件によって売上金額が格納され、「20代男性」「8時台」の売上(GSO12B1)は2323円、「20代女性」「月曜日」の売上(GSO12B2)は231円、「30代女性」「居住エリア」の売上(GSO12B3)は2546円、「40代男性」「昼」の売上(GSO12B4)は5674円となっている。勿論、これ以外の説明指標を追加しても構わない。
　図６の例では、店舗の粒度でマクロデータテーブル(GSO12)を生成しているが、市町村毎など、施策の条件に対応した他の粒度でもよい。また、図６の例では、商品単位でマクロデータテーブル(GSO12)を生成しているが、食料品など、施策に適した単位でよい。また、図６の例では、売上金額と用いているが、もし、正規化等の処理を加える場合には、その処理で用いる指標を売上情報(GSO12AB)に追加してもよい。また、図６の例では、売上金額を用いているが、売上個数など、施策に適した目的指標を採用するために、その処理で用いる指標を売上情報(GSO12AB)に追加してもよい。
　このように、本実施例に係る、施策を行う対象を抽出する情報処理システム(GSO)は、企業の業務に関する第１のデータ(GSC11)と、企業の業務に関するデータであって前記第１のデータの粒度以上の粒度のデータである第２のデータ(GSC12)と、を受け付ける受付部(GSO5)と、第１のデータから第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標(GSO12B1～GSO12B4)を生成する指標生成部(GSO2)と、複数の説明指標から施策を行う対象を抽出する抽出部(GSO4)と、を有することを特徴とする。
　また、本実施例に係る、施策を行う対象を抽出する情報処理方法(GSO)は、企業の業務に関する第１のデータ(GSC11)と、企業の業務に関するデータであって第１のデータの粒度以上の粒度のデータである第２のデータ(GSC12)と、を受け付ける第１の工程と、第１のデータから、第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標を生成する第２の工程と、複数の説明指標(GSO12B1～GSO12B4)から、施策を行う対象を抽出する第３の工程と、を有することを特徴とする。
　係る構成によって、本実施例に係る情報処理システムおよび情報処理方法は、相関テーブル(GSO13)から、施策を行うのに最適な対象を説明指標の形で自動抽出することが可能となる。その結果、意思決定者の経験や勘に依存せず、分析能力を上回る対象を抽出することがより容易となる。
　図７は、マクロデータテーブル(GSO12)を用いて、学習エンジン(GSO3)によって処理した結果を格納する相関テーブル(GSO13)である。相関テーブル(GSO13)はデータベース(GSO1)に含まれている。相関テーブル(GSO13)はマクロデータテーブル(GSO12)に格納されたデータと同じ単位となり、図７では商品単位で格納されている。
　商品(GSO131)は、相関に用いた商品を示しており、パン(GSO131A)は、パンに関する相関を求めた説明指標が格納されている。格納される説明指標は、図６の例と同じであり、「20代男性」「8時台」の売上(GSO132)、「20代女性」「月曜日」の売上(GSO133)、「30代女性」「居住エリア」の売上(GSO134)、「40代男性」「昼」の売上(GSO135)、となっている。
　パン(GSO131A)の「20代男性」「8時台」の売上(GSO132)は、図６の売上(GSO12AB2)と「20代男性」「8時台」の売上(GSO12B1)の相関結果である0.5が格納される。
　また、パン(GSO131A)の「20代女性」「月曜日」の売上(GSO133)は、図６の売上(GSO12AB2)と「20代女性」「月曜日」の売上(GSO12B2)の相関結果である0.2が格納される。このように、図６のマクロデータテーブル(GSO12)の相関を求めた結果を相関テーブル(GSO13)に格納する。
　ここで、図７の例では、単位が商品単位であるが、食料品など、施策に適した単位に変更してもよい。また、図７の例では、セルには相関値が格納されているが、評価関数を求めることができる他の値に変更してもよい。また、学習エンジン(GSO3)における評価関数の更新周期も特に限定されず、例えば毎週更新することが考えられるが、施策に適した他の周期での更新に変更してもよい。
　このような相関テーブル(GSO13)から、パン(GSO131A)について売上との相関が最も高いのは「20代男性」「8時台」の売上(GSO132)であり、パンについてのクーポンは、８時台に入店している20代男性に配布するのが最もよいことが分かる。同様に、ミルクについてのクーポンは、昼に入店している40代男性に配布するのが最もよいことが分かる。この説明指標は、ミクロデータテーブル(GSO11)のカテゴリの組み合わせで構成されるため、意味解釈が容易であり、施策へ反映することも容易である。さらに、現在コンビニエンスストア等では、会計時に例えば「１０代男性」「２０代女性」等を追加情報として入力する形のシステムが採用されているため、本発明は係る既存のシステムとの親和性も高いものである。
　図７の相関テーブル(GSO13)からは、商品(GSO131)のそれぞれにおいて、抽出される説明指標は１つである。しかし、実際のビジネスでは、クーポンを配布する候補をもう少し広げたい場合もある。このような場合に、複数の候補を抽出するためのテーブルが、図８の評価関数テーブル(GSO14)及び図９の対象顧客抽出テーブル(GSO15)である。
　評価関数テーブル(GSO14)は、相関テーブル(GSO13)を用いて、学習エンジン(GSO3)によって処理した評価関数を格納するテーブルであり、データベース(GSO1)に含まれている。具体的には、相関テーブル(GSO13)に格納してあるデータに対して、重回帰分析を行なうことによって、各商品についての評価関数を求める。評価関数を求められればよく、重回帰分析以外の手法を用いても構わない。もし、必要ならば、ミクロデータテーブル(GSO11)やマクロデータテーブル(GSO12)等の他のデータを用いても構わない。
　商品(GSO141)は商品毎のレコードで格納されている。商品(GSO141)の評価関数は、係数(GSO142)、第１引数名(GSO143)、第１引数係数(GSO144)、第２引数名(GSO145)、第２引数係数(GSO146)と用いて表現することができる。
　パン(GSO141A)の評価関数は0.42*「20代男性」「8時台」の売上+0.2*「40代男性」「昼」の売上+0.32となる。同様に、パン(GSO141B)等の別レコードで、同一の商品に対する他の評価関数を生成してもよい。図８では各評価関数を構成する説明指標はそれぞれ２つであるが、第３引数以降のより多くの説明指標を用いてもよい。また、評価関数に必要な情報であれば、これ以外の情報を含めてもよい。
　図９は、図８の評価関数テーブル(GSO14)をオファー抽出部(GSO4)によって処理することで得られたオファー内容を、格納する対象顧客抽出テーブル(GSO15)である。対象顧客抽出テーブル(GSO15)はデータベース(GSO1)に含まれており、どの顧客にオファーすればよいかを格納しているテーブルである。
　オファー抽出部(GSO4)は、評価関数テーブル(GSO14)の各説明指標に対応する売上（各引数）を、マクロデータテーブル(GSO12)を参照して代入することで、各評価関数の効果(GSO153)を求めることができる。対象顧客抽出テーブル(GSO15)は、この効果(GSO153)が高い順にデータをソートし、順位(GSO152)を付したものであり、商品(GSO151)毎に格納されている。例えば図９の例では、パン(GSO151A)の順位が最も高い（すなわち、効果が最も大きい）ので、このデータを参照すると、候補１(GSO154)として、「20代男性」「8時台」が得られ、候補２(GSO155)として、「40代男性」「昼」が自動抽出される。業務アプリ(GSA)は、これらの候補を満たす顧客(CS)に対し、経営者(US)の判断を受けてクーポンを配布することとなる。図９では候補の数は１つまたは２つであるが、候補３以降のより多くの候補を用いてもよい。図９はオファー内容を格納するテーブルであり、オファーに必要な情報であれば、これ以外の情報を含めてもよい。
　このように、評価関数テーブル(GSO14)および対象顧客抽出テーブル(GSO15)を用いることで、複数の候補の組み合わせという形で対象顧客を自動抽出することが可能となり、より実際のビジネスに好適となる。
　本発明の情報処理システムにおいて実行されるアプリケーションの別の例を示す。
　実施例１では、学習・判断システム(GSO)を用いた、商品レコメンドに関する内容であったが、実施例２では、学習・判断システム(GSO)を用いた、プロジェクトマネジメントに関する内容である。システム構成は図１と同じであるが、以下の点が相違する。
　まず、分析に用いるデータがPOSデータ(GCS11)ではなく、業務データ(図示略)となる。業務データとは、社員情報、勤怠情報などである。また、業績情報(GSC12)が、案件情報（例えば、電話会社からの受注を、１０カ月で取ることに成功した、等であり、間接的に金銭で定量評価可能である）を含む。また、業務アプリ(GSA)が、レコメンド送信の代わりに、マネジメントアドバイスを送信する。
　以上の点を除けば、図１と同じシステム構成で実施できるが、学習・判断システム(GSO)において、どのように指標を生成するかが重要であるため、実施例２におけるミクロデータテーブル(GSO11)およびマクロデータテーブル(GSO12)について述べる。
　図１０上段は、基幹データベース(GSC1)に格納された業務データを元に、学習・判断システム(GSO)にて用いるためにデータベース(GSO1)に格納するミクロデータテーブル(GSO11)である。ミクロデータテーブル(GSO11)におけるデータの格納単位はできるだけ小さい粒度が望ましく、図１０では日付毎に格納してある。
　ミクロデータテーブル(GSO11)のデータは、これから説明指標の自動生成に用いるため、カテゴリに分類できるデータとなっているものが望ましい。また、センサデータなど、管理システム(GSC2)にて使用しないデータについても、ミクロデータテーブル(GSO11)に登録してよい。
　さらに、代入するデータの粒度が異なる場合には、前処理で粒度を揃えてもよい。また、カテゴリに分類できないデータの場合には、前処理でカテゴリに分類できる形式に変換してもよい。
　日付(GSO21A)は、出社した日付である。図１０では、コードは社員毎であるため、日付(GSO21A)が複数回存在することがある。社員情報(GSO21B)は、社員の属性を示す情報である。社員ID(GSO21B1)は社員番号、役職(GSO21B2)は社員の職位、高スキル(GSO21B3)は高いスキルレベルである。時間情報(GSO21C)は社員の勤怠管理や時間に関する内容を示す情報である。出社(GSO21C1)は出社した時間、帰社(GSO21C2)は帰社した時間、曜日(GSO21C3)は日付(GSO21A)の曜日である。
　行動情報(GSO21D)は社員間の振る舞いを示すもので、社員毎に求める。ユーザＡとの対面時間(GSO21DA)はユーザＡの対面に関する行動であり、話す(GSO21DA1)はユーザＡが話している時間、聞く(GSO21DA2)はユーザＡが他人の話を聞いている時間である。
　これ以外に、学習・判断システム(GSO)における分析に有効なデータがある場合には、これ以外のデータを追加してもよい。
　図１０下段は、基幹データベース(GSC1)に格納された業務データを元に、学習・判断システム(GSO)にて用いるためにデータベース(GSO1)に格納するマクロデータテーブル(GSO12)である。マクロデータテーブル(GSO12)は施策の条件に対応した粒度で構成され、図１０では案件毎に格納してある。さらに、施策を実施できる単位は案件毎であるため、図１０ではチーム単位に格納してある。
　業績情報(GSO22A)は、ミクロデータテーブル(GSO11)から、必要な粒度に変換して変換され、以下の情報を含む。案件ID(GSO22AA)は、案件固有の番号を示す情報である。案件情報(GSO22AB)は、案件に関する情報である。成否(GSO22AB1)は案件結果、期間(GSO22AB2)はその案件を実施した期間である。例えば、図１０では、案件ID(GSO22AA)の電話会社案件における、成否(GSO22AB1)は成功、期間(GSO22AB2)は10カ月を示している。業績情報(GSO22A)は、ミクロデータテーブル(GSO11)から、必要な粒度に変換して変換して使用してもよい。
　自動生成指標(GSO22B)には、ミクロデータテーブル(GSO11)を入力とし、指標生成部(GSO2)が自動生成した説明指標が格納される。指標生成部(GSO2)ではミクロデータテーブル(GSO11)を入力とし、カテゴリの組み合わせによって、指標の生成を行なっており、その結果を自動生成指標(GSO22B)に格納する。自動生成指標(GSO22B)の粒度や単位は業績情報(GSO22A)と合致する。
　指標生成部(GSO2)によって生成され、自動生成指標(GSO22B)よって格納された説明指標の例が、「部長」が「ユーザＢ相手に聞き役」でコミュニケーション(GSO22B1)、「高スキル者」が「残業時間の多い人」とコミュニケーション(GSO22B2)、「担当」が「ユーザＡ相手に話し役」でコミュニケーション(GSO22B3)、「火曜日」に「高スキル」とのコミュニケーション(GSO22B4)である。ここで、１つの条件を“「」”（鍵カッコ）で表現している。条件数は１つでも、複数個でもよい。
　それぞれのカラムにはその条件におけるコミュニケーション時間が格納されるため、「部長」が「ユーザＢ相手に聞き役」でコミュニケーション(GSO22B1)は100分、「高スキル者」が「残業時間の多い人」とコミュニケーション(GSO22B2)は60分、「担当」が「ユーザＡ相手に話し役」でコミュニケーション(GSO22B3)は100分、「火曜日」に「高スキル」とのコミュニケーション(GSO22B4)は40分となっている。これ以外に、指標生成部(GSO2)が生成した説明指標を自動生成指標(GSO22B)に追加してもよい。
　このマクロデータテーブル(GSO12)に対し、学習エンジン(GSO3)とオファー抽出部(GSO4)が実施例１と同様の処理をすることで、案件が成功するプロジェクトメンバの行動という形で、施策の対象を自動抽出することができる。
　最後に、案件が成功するプロジェクトメンバの行動制御は、業務アプリ(GSK)を使って、顧客(CS)に展開する。
　このように本発明による情報処理システムを用いることによって、説明指標を自動生成し、目的指標と説明指標の組み合わせから評価関数を求め、その結果を業務アプリ経由で顧客に提供することができる。
　このように、本発明による分析システムを用いることによって、目的を達成するための人間が想定できなかったような施策を発見し、業務アプリを通して自動制御することができる。
　本発明の情報処理システムにおいて実行されるアプリケーションの別の例を示す。
　実施例１では、学習・判断システム(GSO)を用いた、商品レコメンドに関する内容であったが、実施例３では、学習・判断システム(GSO)を用いた、物流におけるカート巡回に関する内容である。システム構成は図１と同じであるが、以下の点が相違する。
　まず、分析に用いるデータがPOSデータ(GCS11)ではなく、業務データ(図示略)となる。業務データとは、商品情報、倉庫情報などである。また、業績情報(GSC12)が、現場における生産性、カート巡回のレコード数等の、金銭で定量的に評価できる情報を含むことがある（実施例１と同様、倉庫の売上情報でもよい）。また、業務アプリ(GSA)が、レコメンド送信の代わりに、マネジメントアドバイスを送信する。
　以上の点を除けば、図１と同じシステム構成で実施できるが、学習・判断システム(GSO)において、どのように指標を生成するかが重要であるため、実施例３におけるミクロデータテーブル(GSO11)およびマクロデータテーブル(GSO12)について述べる。
　実施例３で用いるミクロデータテーブル(GSO11)は図１１に示す。使用する目的は実施例１と同じである。
　図１１上段は、基幹データベース(GSC1)に格納された業務データを元に、学習・判断システム(GSO)にて用いるためにデータベース(GSO1)に格納するミクロデータテーブル(GSO11)である。ミクロデータテーブル(GSO11)におけるデータの格納単位はできるだけ小さい粒度が望ましく、図１１ではピックID毎に格納してある。ピックIDとはピッキングする際の商品単位の番号である。
　ミクロデータテーブル(GSO11)のデータは、これから説明指標の自動生成に用いるため、カテゴリに分類できるデータとなっているものが望ましい。また、センサデータなど、管理システム(GSC2)にて使用しないデータについても、ミクロデータテーブル(GSO11)に登録してよい。
　さらに、代入するデータの粒度が異なる場合には、前処理で粒度を揃えてもよい。また、カテゴリに分類できないデータの場合には、前処理でカテゴリに分類できる形式に変換してもよい。
　ピックID(GSO31A)は、ピックIDとはピッキングする際の商品単位の番号である。商品情報(GSO31B)は商品の属性を示す情報である。名称(GSO31B1)は商品名、個数(GSO31B2)はピッキングする個数、形状(GSO31B3)は商品のサイズである。
　倉庫情報(GSO31C)は倉庫の属性を示す情報である。混雑率(GSO31C1)は倉庫の混雑度合い、棚番号(GSO31C2)は商品が置いてある棚の番号である。
　ビック情報(GSO31D)はピッキングに関する情報である。残り数(GSO31D1)は一回のカートで巡回する際の残りの数、順番(GSO31D2)は一回のカートで巡回した順番、移動距離(GSO31D3)はピッキングした前の棚からの移動距離である。
　時間情報(GSO31E)は時間に関する情報である。時間(GSO31E1)はピッキングした時間、曜日(GSO31E2)はピッキングした日の曜日である。
　これ以外に、学習・判断システム(GSO)における分析に有効なデータがある場合には、これ以外のデータを追加してもよい。
　図１１下段は、基幹データベース(GSC1)に格納された業務データを元に、学習・判断システム(GSO)にて用いるためにデータベース(GSO1)に格納するマクロデータテーブル(GSO12)である。マクロデータテーブル(GSO12)は施策の条件に対応した粒度で構成され、図１１ではカート巡回毎に格納してある。
　業績情報(GSO32A)において、カート巡回ID(GSO32AA)は一回のカートで巡回する番号であり、カート巡回情報(GSO32AB)は、カート巡回に関する情報である。生産性(GSO32AB1)はピッキングの生産性であり、例えば単位時間当たりのピッキング数として定義する。個数(GSO32AB2)はカート巡回でピッキングした個数である。例えば、図１１では、カート巡回ID(GSO32AA)が100012で、生産性(GSO32AB1)は0.23、個数(GSO32AB2)は113個を示している。業績情報(GSO32A)は、ミクロデータテーブル(GSO11)から、必要な粒度に変換して変換して使用してもよい。
　自動生成指標(GSO12B)には、ミクロデータテーブル(GSO11)を入力とし、指標生成部(GSO2)が自動生成した説明指標が格納される。指標生成部(GSO2)ではミクロデータテーブル(GSO11)を入力とし、カテゴリの組み合わせによって、指標の生成を行なっており、その結果を自動生成指標(GSO32B)に格納する。自動生成指標 (GSO32B)の粒度や単位は業績情報(GSO32A)と合致する。
　指標生成部(GSO2)によって生成され、自動生成指標(GSO32B)よって格納された説明指標の例が、「午前中」で「残り数が10以上」の生産性(GSO32B1)、「混雑率が10以下」の時の生産性(GSO32B2)、「棚番号が20以上」で「混雑率が30以上」の生産性(GSO32B3)、「移動距離が5以下」で「混雑率が5以下」の生産性(GSO32B4)である。ここで、１つの条件を“「」”（鍵カッコ）で表現している。条件数は１つでも、複数個でもよい。
　それぞれのカラムにはその条件における生産性が格納されるため、「午前中」で「残り数が10以上」の生産性(GSO32B1)は0.32、「混雑率が10以下」の時の生産性(GSO32B2)は0.42、「棚番号が20以上」で「混雑率が30以上」の生産性(GSO32B3)は0.12、「移動距離が5以下」で「混雑率が5以下」の生産性(GSO32B4)は0.23となっている。これ以外に、指標生成部(GSO2)よって出力したデータを自動生成指標(GSO32B)に追加してもよい。
　このマクロデータテーブル(GSO12) に対し、学習エンジン(GSO3)とオファー抽出部(GSO4)が実施例１と同様の処理をすることで、生産性が高いカート巡回制御という形で、施策の対象を自動抽出することができる。
　最後に、案件が成功するプロジェクトメンバの行動制御は、業務アプリ(GSK)を使って、顧客(CS)に展開する。
　このように本発明による情報処理システムを用いることによって、説明指標を自動生成し、目的指標と説明指標の組み合わせから評価関数を求め、その結果を業務アプリ経由で顧客に提供することができる。
　このように、本発明による分析システムを用いることによって、目的を達成するための人間が想定できなかったような施策を発見し、業務アプリを通して自動制御することができる。
　US：経営者、CL：クライアント、CL1：施策情報、CS：顧客、CO：オファークーポン、NW：ネットワーク、GS：業務サーバ、GSC：基幹システム、GSC1：基幹データベース、GSC11：POSデータ、GSC12：業績情報、GSC2：管理システム、GSC3：入出力部、GSO：学習・判断システム、GSO1：データベース、GSO2：指標生成部、GSO3：学習エンジン、GSO4：オファー抽出部、GSO5：入出力部、GSA：業務アプリ、Z00：施策決定、Z01：指標生成、Z02：目的指標入力、Z03：相関分析、Z04：評価関数出力、Z05：対象顧客抽出、Z06：レコメンド送信、USZ1：施策送信、USZ2：目的指標送信、USZ3：結果確認、USZ4：レコメンド開始、GSCZ1～GSCZ2：データ送信、GSOZ1：データ受付、GSOZ2：指標登録、CSZ1：レコメンド受信、Z10：入力データ、Z11：出力データ、GSO11：ミクロデータテーブル、GSO11A：レシートID、GSO11B：売上情報、GSO11B1：商品、GSO11B2：単価、GSO11B3：個数、GSO11C：店舗情報、GSO11C：ID、GSO11C2：エリア、GSO11D：顧客情報、GSO11D1：ID、GSO11D2：年代、GSO11D3：性別、GSO11D4：エリア、GSO11E：購入情報、GSO11E1：時間、GSO11E2：曜日、GSO12：マクロデータテーブル、GSO12A：業績情報、GSO12AA：店舗情報ID、GSO12AB：売上情報、GSO12AB1：商品、GSO12AB2：売上、GSO12AB3：期間、GSO12B：自動生成指標、GSO12B1～GSO12B4：説明指標、GSO13：相関テーブル、GSO131：商品、GSO131A～GSO131B：商品の例、GSO132～GSO135：説明指標、GSO14：評価関数テーブル、GSO141：商品、GSO141A～GSO141C：商品の例、GSO142～GSO146：係数または引数、GSO15：対象顧客抽出テーブル、GSO151：商品、GSO151A～GSO151C：商品の例、GSO152：順位、GSO153：効果、GSO154～GSO155：候補、GSO21A：日付、GSO21B：社員情報、GSO21B1：社員名、GSO21B2：役職、GSO21B3：高スキル、GSO21C：時間情報、GSO21C1：出社、GSO21C2：帰社、GSO21C3：曜日、GSO21D：行動情報、GSO21DA：ユーザAとの対面時間、GSO21DA1：話す、GSO21DA2：聞く、GSO21DB：ユーザBとの対面時間、GSO21DB1：話す、GSO21DB2：聞く、GSO22A：業績情報、GSO22AA：案件ID、GSO22AB：案件情報、GSO22AB1：成否、GSO22AB2：期間、GSO22B：自動生成指標、GSO22B1～GSO22B4：説明指標、GSO31A：ピックID、GSO31B：商品情報、GSO31B1：名称、GSO31B2：個数、GSO31B3：形状、GSO31C：倉庫情報、GSO31C1：混雑率、GSO31C2：棚番号、GSO31D：ピック情報、GSO31D1：残り数、GSO31D2：順番、GSO31D3：移動距離、GSO31E：時間情報、GSO31E1：時間、GSO31E2：曜日、GSO32A：業績情報、GSO32AA：カート巡回ID、GSO32AB：カート巡回情報、GSO32AB1：生産性、GSO32AB2：個数、GSO32B1～GSO32B4：説明指標。

Claims (11)

  1. 　施策を行う対象を抽出する情報処理システムであって、
    　企業の業務に関する第１のデータと、前記企業の業務に関するデータであって前記第１のデータの粒度以上の粒度のデータである第２のデータと、を受け付ける受付部と、
    　前記第１のデータから、前記第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標を生成する指標生成部と、
    　前記複数の説明指標から、前記施策を行う対象を抽出する抽出部と、を有することを特徴とする情報処理システム。
  2. 　請求項１において、
    　前記受付部は、前記施策の条件を示す第３のデータをさらに受け付け、
    　前記説明指標のそれぞれは、前記施策の条件に対応する前記対象の候補であることを特徴とする情報処理システム。
  3. 　請求項２において、
    　前記第２のデータは、前記施策により変化させたい変数である目的指標と前記施策の条件との対応関係を示す形式のデータであるか、または、前記指標生成部によって前記対応関係を示す形式に変換されることを特徴とする情報処理システム。
  4. 　請求項２において、
    　前記第１のデータは、それぞれが前記候補の一部または全部をなす複数のカテゴリに分類された形式のデータであるか、または、前記指標生成部によって前記複数のカテゴリに分類された形式に変換されることを特徴とする情報処理システム。
  5. 　請求項１において、
    　前記抽出部は、前記複数の説明指標のそれぞれと、前記施策により変化させたい変数である目的指標との相関を取ることによって、前記対象の候補を抽出することを特徴とする情報処理システム。
  6. 　請求項５において、
    　前記目的指標は、金銭で定量化することが可能な指標であることを特徴とする情報処理システム。
  7. 　請求項５において、
    　前記抽出部はさらに、前記複数の説明指標を含む評価関数を生成し、前記評価関数に基づいて、前記候補の優先順位および効果を求めることによって、前記候補を抽出することを特徴とする情報処理システム。
  8. 　請求項１において、
    　前記第１のデータはＰＯＳデータであり、前記第２のデータは店舗毎の売上情報を含むデータであることを特徴とする情報処理システム。
  9. 　請求項１において、
    　前記第１のデータは社員情報または勤怠情報を含むデータであり、前記第２のデータは案件の成否情報を含むデータであることを特徴とする情報処理システム。
  10. 　請求項１において、
    　前記第１のデータは商品情報または倉庫情報を含むデータであり、前記第２のデータは業務の生産性を含むデータであることを特徴とする情報処理システム。
  11. 　施策を行う対象を抽出する情報処理方法であって、
    　企業の業務に関する第１のデータと、前記企業の業務に関するデータであって前記第１のデータの粒度以上の粒度のデータである第２のデータと、を受け付ける第１の工程と、
    　前記第１のデータから、前記第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標を生成する第２の工程と、
    　前記複数の説明指標から、前記施策を行う対象を抽出する第３の工程と、を有することを特徴とする情報処理方法。
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