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研究紹介

膨大なデータから有用な価値を生み出し、現場に生かす。

商学部の矢田勝俊教授は、大量の情報の中から効率的にデータを処理する技術の開発や、マーケティングにおけるデータマイニング※技術の活用法の提示と普及に努めてきました。これにより、流通業におけるビッグデータ利活用の基礎を築き、データマイニング技術の振興に貢献したことが評価され、2019年度文部科学大臣表彰「科学技術賞(科学技術振興部門)」の受賞につながりました。
※データマイニング…膨大なデータから新たな知識や価値を取り出すこと。

データ分析×現場観察をもとに売上向上のための改善策を提案(野間さん)

スーパーマーケットの売上向上をめざして、企業の役員の方に企画提案を行いました。店舗における1カ月の買上平均金額500円アップを目標に設定し、購買データの分析からスタート。その結果、競合店よりも鮮魚が多く購入されていること、さらに鮮魚を買う人と買わない人の買上金額の差が他部門に比べて大きいことがわかりました。そして、現場の状況をより理解するために店舗で数日間働くというインターンシップに参加し、鮮魚部門を中心に来店客の動きを観察しました。また、問題点を探るためにアンケート調査も実施しました。このような取り組みを経て、夕方以降に陳列棚の鮮魚類をその場で焼き魚にして、調理いらずの夕食の一品として提供するという企画を提案。データ上から課題を導くだけではなく、現場の実情をふまえて具体的な提案を行ったことで、具体的な検討段階に進めることができました。

在学中に学んだデータサイエンスを、社会で生かしたい(野間さん)

矢田ゼミでの学びは、データ分析の力はもちろん、他者に自分の考えを伝える力や論理的に考える力を鍛えることができます。企業の方々に提案をする機会も豊富にあり、社会人として重要なものの見方や実践力を身に付けるには絶好の機会だと考え、矢田ゼミを志望しました。最初の半年間はデータから課題を抽出する方法や、その課題を企画に落とし込むコツがわからず苦労の連続でしたが、先生の細やかな指導を経て鍛えられました。また、現場に出て初めてわかったことや課題を見つけられたことも多く、机上のデータ分析だけでは得られない経験ができました。就職活動で「大学時代は本気でゼミに打ち込みました!」と自信をもって言えますし、培ったプレゼンテーションや論理的思考力を生かすことができていると感じる場面もあります。卒業後はゼミでの経験をもとに、データサイエンスの重要性を多くの企業に伝えることに携わり、日本のさらなる経済発展を支えていきたいと思います。

活気ある売場づくりのためのデータマイニング(矢田教授)

流通・小売業の現場をより効率的、魅力的に変えていくことをめざして、さまざまなデータの利活用を実践的に研究してきました。例えば、スーパーマーケットの店員は「どの時間帯にどの商品がよく売れるか」を経験的に知っていても、顧客一人ひとりがどのような経路で店内を買い回り、立ち止まっているかを把握することは不可能です。しかし、買い物カートに位置情報を発信するICタグを付けて店舗内の顧客の動線データを集めることで、顧客がお店の棚をどういう順番で、どれくらいの時間見ているかを分析することができます。さらに現在は、小売店やメーカーと共同でアイトラッキング(目の動きを追跡する手法)を使った実験調査を行い、消費者の心理や行動をふまえた売場づくりを支援しています。少子高齢化やスマートフォンの普及などにより、顧客の購買傾向は変化を続けています。だからこそ、現場に役立つデータを収集、分析、活用することの重要性がますます高まっているといえます。

厳しさを乗り越え、自分で成し遂げる力を養ってほしい(矢田教授)

ビジネスの場で役立つ企画を企業に提案するためには、正確な分析に基づいて課題を割り出し、利益に結び付く企画を立てる力が求められます。そのために大切にしているのが「現場を知る」こと。消費者の購買行動を知るためには、実際に売場に立ち、バックヤードの状況を知らないとわからないことがたくさんあります。教室でデータマイニングの手法を学ぶだけでは、膨大なデータから現場に役立つ価値を見つけることは難しいと考えています。また、文系学部で実践的なデータサイエンスを学んでもらうために、「数学の知識だけではなく、言葉を尽くして伝える」ことも意識しています。数学が苦手だったり、キーボードがうまく打てなかったりする学生でも、半年後にはひと通りのデータ分析をこなすようになります。学生にとっては厳しい場面が何度もあると思いますが、この厳しさを乗り越え、最後まで自分で成し遂げる力を身に付けた学生が、これからの日本経済をリードしていくことを願っています。

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