中堅スーパーのデータ活用物語
〜はじまりはExcelのデータだった〜
「BIなんて人ごと」と思っていたシステム管理者の挑戦

第2回 Excelでお手軽データマイニングに挑戦！

番次郎（ばんじろう）。31才。「フクフクドー」情報システムの実質的な管理責任者

いぶき。25才。修行中ではあるものの、チャレンジ精神旺盛な新米システム管理者

椎来 太郎（しいくる・たろう）。31才。番次郎と同期入社の営業企画部課長

これでExcel 2007でData Mining Add-insが使えるようになりました。特に難しい部分はないから、一般のユーザーでも問題なく使えそうですね。

あぁ、なるほど。リボンのところに「データマイニング」って項目が増えているね。でも、ここからどうすればいいのか、よく分からないな。

まずは、分析のためのデータを用意します。アンケートの結果は、Excelで集計してあるんですよね。ファイルはどれですか？

そのデスクトップにあるExcelシートがそうだよ。それはコピーで、オリジナルは別に保存してあるから、内容を変更しても問題ないよ。

それは助かります。実は分析のためには、まず分析対象のデータ範囲を「データ・テーブル」に変換する必要があるんです。でも、準備はそれだけで、あとは範囲を指定しさえすれば……。

おっ、新しく「分析」という項目が出てきたね。なるほど。まずは6種類の分析が実行できるようだね。

まずは、「例外の強調表示」を試してみましょうか。データの中から、ほかのデータからかけ離れた傾向を持った例外的なデータを抽出してくれる機能らしいですよ。

ええと。対象となるデータ項目を指定して、実行するだけか。操作も簡単だね。これならあらかじめマニュアルを見る必要もないな。

実行すると……。あっ、出ましたね。どれどれ、何が例外なんだろう。って、この人、ほぼ毎日1万円分お弁当を買うって、ちょっと変ですよね。

本当だ。間違って回答したのか、集計の時に入力ミスしたのか分からないけど、これはちょっと信じられないね。

では、無効データということにして、この行は削除しておきましょう。このデータがあることで、これ以降の分析結果が不正確になっても困りますしね。

無効データが排除できたところで、いよいよ本番ですね。

そうだね。でも、どの分析を実行したら売り上げ拡大策が見えてくるのか……。

よく分からないけど、まずは「カテゴリの検出」をやってみませんか？ お客様にどのようなグループがあるか、傾向が分かれば、何か見えてくるかもしれませんよ。

う〜ん。当然ながら主婦が多いのは分かっているけど、ほかに何か分かるんだろうか？

まあまあ。では、今度は「カテゴリの検出」を選んで、実行すると……。

うわっ。結構細かく分類できるんだね……。カテゴリ数が10種類もあるぞ。

自動検出にしてみましたが……。分類の基準もいろいろですね。一番多いのは徒歩で来店する主婦か。これは分かっていたとおりですね。

どうもこれは、あまり役に立たなかったかな？

どう？　何か売り上げ拡大策につながるような分析はできた？

まだ、これからいろいろと試してみないと。そんなすぐには……。

さっきはカテゴリ数を自動検出のままにしておいたので、分類が細かくなりすぎたようです。今度はカテゴリ数を限定してやり直してみましょうか。例えば「カテゴリの最大数」を4にしてみると……。

おっ。今度はちょっと見通しがよくなったね。来店の手段が高い重要度でカテゴリ分類されているね。徒歩と自転車で来店する人は、ほぼ毎日来店というから、きっと毎日の食事の材料を買いに来るということだね。

自転車で来店する主婦は、来店頻度はほぼ毎日だけど、特売情報をよくチェックしているわけか。この人たちは、特売品が目当てということになりそうだな。

なるほど。3位のグループは自動車で週に1〜2回来店する人たちだね。これは週末のまとめ買いかな。１回の購入金額はこのグループが一番高いけど、これは当たり前のことか……。

なるほど。1回分析して終わりじゃなくて、結果を見てから条件を変更して、繰り返し実行してみるといいみたいですね。

面白いな、これ。Excelだけで集計しても、なかなかここまで踏み込んだグループ分けはできなかったし、改めて気付かされることもある。これだけでも使う価値があるね。

でも、まだ肝心の売り上げ拡大につながる傾向は見つかってないんだろう？

まだ先がありますよ。今度は、「主要な影響元の分析」をやってみましょう。私の予想では、これが一番役に立つ結果を出してくれるはずなんです。

では、「主要因を分析する列の選択」では「購入金額」を指定しましょう。

アンケートでは、1回のお買い物の金額はどのくらいですか、という質問になっていたんだ。よく来店する人は、平均的な買い物の額を答えてくれたと思うんだけど、来店頻度が低い人は、アンケートに答えた日の買い物の額を書いているかもしれないなぁ。

指定するデータはそれだけですね。後は「実行」するだけで、結果が出ますね。

どうなった？ 何か具体的な要因があるのかな？ 特に規則性はないのかな？

あっ、出ました。最初に出ているのは、未成年ですね。子供がお小遣いでお菓子を買いに来るのか、近所の高校生が帰りがけに軽食でも買うのかな。購入金額が1000円以下になる場合、年齢が主たる影響要因みたいです。

ははは、なるほど。でも、「おむつとビール」みたいなうまい話じゃないね。

ちょっと待ってください。次の層はちょっと面白いですよ。購入金額を基準にすると、主婦層が2グループに分かれているみたいです。

本当だ。1600円を境に分かれるみたいだね。

では、追加のレポートを作ってみましょう。未成年は除外して、購入金額が1000〜1600円のグループと、1600〜2000円のグループの比較をしてみるとどうなるか……。

うーん、これは凄いよ。傾向がくっきり分かれている。

ホントですね。グラフがきれいに交互になっていますね。

これを見ると、何を買うかを店頭で決めて、かつ店内に掲示された情報から、お勧めの献立や調理法の情報に注目している人の購入金額は高めだ。一方、来店前に何を買うかをあらかじめ決めていて、特売情報に注目している人は安めなんだね。

私も店頭で特売品を見てから献立を決めて、節約しようと思ったりするんですが、それは難しいってことでしょうか。

どうだろうね。でも、われわれが考えるべきポイントはそこじゃないよ。来店してから何を買うかを決めている人は、店頭の献立情報やお勧めの調理法をよくチェックしてくれているということだよね。それなら、店内の掲示を充実させて、情報をもっと増やしたら喜んで貰えそうだ。

意外と店内の情報も活用されているんだなぁ。

そうですね。その場で何を買うか決める人の立場になって考えてみると……。きっと、売り場に並んでいる素材を見ながら、「これを買うと何が作れるかな」って考えているでしょうね。だから献立情報や調理法をよくチェックするんだわ。とすれば、食材のすぐそばにお勧めの調理法を掲示したら喜ばれそう。

なるほど。それならあまりコストも掛からないし、すぐにでも始められそうだよ。

で、メインの食材を選んで、何を作るかを決めたら……、組み合わせて使うほかの食材を一緒に買っていきますよね。では、いっそのこと、お勧めの献立を表示して、合わせてその料理に使う食材をひとまとめにしておくっていうのはどうですか？ それなら、一カ所でまとめて必要なものが揃って便利かも。

なるほど。「今日のオススメ献立」専用棚を作るわけか。確かに、仕事帰りに急いで立ち寄る共働き世帯などには喜ばれそうだ。いぶきくんみたいな横着者にも、歓迎されるかもしれないぞ。

横着とは失礼ですね。でも、正直店内をあちらこちら回って必要な食材を集めるのは結構面倒だし、いつも何か買い忘れるんですよね。

よし。今度の店長会議で提案してみよう。

驚いたな。BIをまともに導入したら相当高額に付くはずだし、安価で手軽なシステムとなると「安かろう悪かろう」で役に立たないだろうと予想していたけど、具体的な成果が上がったとなると、予算を申請しても通るかもしれないな。となると、現実的な予算の範囲内でどの程度のことが実現できそうか、ある程度目処を付けておかないと、いぶきに負けるわけにもいかないからな。