ビジネスに役立つデータ分析

Copyright iAnalysis LLC All rights reserved
アイアナリシス合同会社
最高経営責任者（CEO）倉橋一成
1

 1983年広島生まれ
 2011年東京大学医学系研究科で保健学博士取得
◦ 東大病院情報システム部助教（1年半勤務）
 海外論文約40本
◦ iAnysis（アイアナリシス）合同会社設立
 ホンダ、リクルート、ベネッセ、IHIなど23業種・44社(うち36％が東証一部上場企業)へコンサル
ティング
 『データサイエンス養成読本』『超分析の教科書』『ビジネス統計の教科書』著
 2014年 NTTドコモに重点的にコンサルティング
◦ LTV開発やカスタマージャーニー分析など
 2018年油絵を始め、個展や展覧会など
 2020年日本を良くしたい、データを大企業の経営に活かすことで貢献
◦ クレディセゾンデータ駆動

2011年サービス開始から2014年の３年の間、
株式会社NTTドコモ
株式会社ベネッセコーポレーション
株式会社リクルートキャリア
株式会社インターネットイニシアティブジャパン
日本経済団体連合会
エーザイ株式会社
大鵬薬品工業株式会社
旭化成ファーマ株式会社
株式会社gumi
株式会社日経BP
株式会社ミクシィ
東京大学医学部付属病院
など23業種、44社へサービス提供
（うち東証１部上場企業：36%）
3
ほかには
大手自動車会社
大手携帯キャリア
大手製造会社
大手航空宇宙製造会社
Web広告ベンチャー
情報セキュリティベンチャーなど

関係者外秘
4
データモニタリング
KPI厳選
マーケティング調査
顧客分析
テキストマイニング
仮説検証
広告効果測定
施策効果検証試験
反応スコアリング
ライフタイム分析
需要予測
故障予測
個別最適化（機械学習）
レコメンデーション
ホームページ：ianalysis.jp
問い合わせ先：contact@ianalysis.jp
お電話：03-6868-3490

アナリティクスとは何か

 ネットフリックス
◦ 1997〜、DVDのオンラインレンタルビジネス
 全国展開していた「ブロックバスター」を破綻に追いや
るほど成長
8

 顧客の好みを分析して映画をレコメンド（推奨）する
◦ アマゾンのレコメンドが有名
9
 たまにしか借りない、利益率の高い顧客に優先してDVDを届けたいが、頻繁に
借りる会員が「不公平だ」と感じてしまう（→訴訟も）
 「利益の最適化」と「公平な配送」のバランスを計算するアルゴリズムを開発
 新しい映画の頒布権を購入するとき、過去に借りられた「似ているジャンルの映
画」と同じくらいレンタルされるだろう
 新しいサービスを作るとき、それが本当に効果があるかどうか、A/Bテストによって
常にチェックする

10
アナリティクスによってできる事

①現状を”知る”
②データから”意思決定”する
③将来を”予測”する
④全体から”個別化”する
11

経営企画部
商品開発部
営業部
人事部
財務部
法務部
経営状況のKPI分析
企業業績管理(CPM)
顧客分析（CRM）
会員離脱分析
広告効果分析
マーケット分析
ブランド分析
プライシング分析
人事配置の最適化
離職率の要因分析
M&A分析
投資分析
経費分析
特許分析
仮説検証
モデリング
仮説発見予測モデル
最適化
異常検知
データ可視化

0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 2021
データ量
単位（ゼタバイト）
※バイトの単位
キロバイト
メガバイト
ギガバイト
テラバイト
ペタバイト
エクサバイト
ゼタバイト
ヨタバイト
現在
10年間で44倍？
米国では2018年までに、高度なアナリティクス・スキル
を持つ人材（データサイエンティスト）が14〜19万人不
足し、大規模なデータセットのアナリティクスを活用し意
思決定のできるマネージャーやアナリストが150万人不足
する（by マッキンゼー）

「分析力のある企業」の成功事例
 GOOGLE：リスティング広告
 Amazon：商品のレコメンデーション
 PayPal：不正検知
 キャピタルワン：クレジットカードのパーソナライズ
 ネットフリックス：ビデオのレコメンデーション
一般事例
 ダイレクトマーケティングの効果アップ
 ユーザーの離反防止
 株式投資自動化
iAnalysis事例
 経営企画の仮説検証、論文研究のための仮説検証
 Web訪問者の属性予測、広告効果の高いユーザーセグメントの発見
 婚活サイトのユーザー分析
 化粧品会社の顧客分析
 新しいレコメンデーションシステム企画立案のための調査データ分析
 情報の不正流出検知アルゴリズムの開発
14

課題
鋼管製造の再開を検討。
しかし意思決定のためのコスト分析の信頼性が低いと感じていた。
2005年に価格競争のためシームレス鋼管製造を打ち切ったが、原油価
格が高騰したために原油採掘会社からの需要が高まった。
背景
分析
プロフィット・インサイトという分析ソフトを導入し、工場を再稼働
させるべきかどうか分析結果をみながら毎月検討。
12月に損益分岐点を超え、さらに予測モデルによってその後も価格上
昇が見込まれる状況になって初めて、製造の再開を行った。
成果
早期に生産再開した場合の損失4300万ドルを回避

1990年代、「情報ベース戦略」を打ち立てる。
「まだ顔を見たことない2億の人達について情報を集め、集めた情報を基にし
て、長期的な作戦を練る」
背景
分析
データベースの整備、分析などを精緻に行うことで、「高額の商品を
あっさりクレジットで買い、長期にわたってゆっくり返済する客」が
最も優良顧客であることが判明。
成果
業界で初めて「リボルビング機能」をカードに搭載し、新商品開発に
つながった。
現在では1日に300回のマーケティング調査。
譲渡性預金の利息、ロールオーバーのための優遇措置、最低必要残高などと、
顧客定着率との間にはっきりとした関係があることが判明。
→定着率の87%アップ、新規顧客開拓コストの83%ダウン

Web訪問履歴
性別を推定
検索履歴
データ分析データ加工
重回帰
ロジスティクス回帰
重み最適化
ランダムフォレスト
クラスタリング
距離計算
コサイン類似度
相関係数
n-グラム
AUC比較
GBM
ナイーブベイズ
SVM
決定木
統計解析
エラー値除去
データ集約
変数作成
割合化
標準化
ヒストグラム
散布図
箱ひげ図
集計表
データサイエンス
インプットアウトプット
正解率
約60%
正解率
約95%
アーキテクチャ
ターゲティング
広告へ
活用
プロジェクトメンバー：データサイエンティスト、エンジニア（弊社）
マネージャー、DBエンジニア
プロジェクト期間：３ヶ月（他の分析も並行）
プロジェクト予算
約1,500万円

データ分析データ加工
指標の開発
相関分析
重回帰
統計解析
変数削除
指標の計算
外れ値除去
データ集約
ヒストグラム
散布図
箱ひげ図
集計表
シューハート
管理図
インフォグラフ
アナリティクス
インプットアウトプット
アーキテクチャ
全国へ周知し
売上増加へ
活用
プロジェクトメンバー：データサイエンティスト×2（弊社）
企画部課長、技術者
プロジェクト期間：３ヶ月
日本全国の
ディーラー
売上データ
売上と関連
のある経営指標
1ポイント上がると
年間120億円
の売上増加
プロジェクト予算
約2,500万円

データ活用の目的が明確ですか？
目的に合った分析ツールやシステム
を適切に選べていますか？
これまでデータ分析を活用してきた
社員が何人いますか？
これまでの勘や経験だけで
経営判断しませんか？
19
①目的
③人材
②環境
④文化

効果的な分析PJの進め方
データ活用の目的が明確ですか？
①目的

業務経験
ビジネス感企画
目的設定
仮説作り
可視化等による
データ理解
優先度決定
高優先度のも
のから分析
ソリューション化
分析設計
データ設計
データ用意
手法適用
モデル開発
解釈
スタートゴール
売上アップ
コスト削減
意思決定
新商品開発
効果検証設計 A/Bテスト
主に分析力が必要とされるパート

ビジネス
インテリジェンス
（BI）
ビジネス
アナリティクス
（BA）

 DBの加工
ERP
CRM
ETLツール
バッチ処理
・抽出
・変換
・ロード
DWH
データマート
・集約
・絞り込み
販売
生産
在庫

※分析の中でデータクレンジングに費やす時間の割合は70〜90%※
全国の健診データを分析するプロジェクト
 概要
◦ 目的：特定健診データを収集しクレアチニン測定の意義を分析する
◦ 全国数十の市町村からデータ収集
◦ 約60万人
◦ 5年間は追跡目標
 データクレンジングが最大のネック
◦ 国保によってcsvファイルの仕様が微妙に違う
 尿蛋白などが1~6になっていたり-, +-, …, +++になっていたり
◦ 入力ミス、エラー値がある
課題
 巨大データをどうやってクレンジングするか？
◦ データを全て可視化することができない
◦ ロジックを組んだからといってコンピュータに任せっきりは危険
◦ 「データが分かる人」が逐次モニターする必要がある
24

25
散布図
ヒストグラム
棒グラフ
箱ひげ図
単変量
二変量

http://d.hatena.ne.jp/isseing333/20111223/1324649420

 データに様々な「モデル」を当てはめて、情報を探索す
る
27

1000人 1000人
コンバージョン、直帰率、サイト滞在率、リピート率などを比較

インフラの整備、目的に合った
ツール・システム導入
目的に合った分析ツールやシステムを
適切に選べていますか？
②環境

インフラ・DB ソリューション
ソフトウェア
ETL・DWH
PENTAHO
Neteeza
Greenplum
SAS
Lavastorm
ORACLE
Hadoop
MySQL
PostogreSQL
Amazon RedShift
SPSS
JMP
Mathmatica
Statistica
Stata
エクセル
R Salesforce
GoogleAnalytics
GoogleAdwords
CRMサービス
ERPサービス

 様々なところに記録されているデータを統合する
◦ 社内の部署連携
◦ データベースエンジニア、インフラエンジニア
 大規模データを扱う必要
◦ 数100GB〜数10TB
◦ Facebookは1日に約100TBのデータが発生
◦ Googleは約200億（？）のサイトから検索を行っている（約
400TB？）
◦ Amazonは数千万アイテムの中からリコメンド（推奨）している
 「分散処理」によって高速に処理を行う
◦ Hadoop（ハドゥープ）
 Googleの基盤技術であるMapReduceをJavaでオープンソース実装し
た分散処理のフレームワーク
31

関係者外秘
35
サ
ー
ビ
ス
の
ア
ナ
リ
テ
ィ
ク
ス
機
能
利用者のアナリティクス・ITレベル
中級者
上級者
初級
中級
プロ
初心者
上級
現場でアナリティクスを活用
少数のプロがテンプレートを作成

人材確保、人材育成
これまでデータ分析を活用してきた社員が
何人いますか？
③人材

 事業会社系
◦ Google：広告効果を分析
◦ Amazon：レコメンドエンジンの効果を分析
◦ DeNA：マーケティング分析
◦ リクルート：多種サービスの分析
 コンサルティング系
◦ 富士通、NEC、日立：様々な企業のデータ分析
◦ アクセンチュア、野村総研：様々な企業へコンサルティング
◦ iAnalysis：様々な企業へコンサルティング
37
統計学を駆使してデータ分析することで
ビジネスインパクトのある結果を産み出す人
① ②
③

統計学
DBエンジニア
プログラマー
数学者
統計家
経営者
コンサルタント
マーケター
データサイエンティスト
機械学習リサーチ
データ
サイエンス
①
②
③

エ
ン
ジ
ニ
ア
デ
ー
タ
エ
ン
ジ
ニ
ア
デ
ー
タ
サ
イ
エ
ン
テ
ィ
ス
ト
ビ
ジ
ネ
ス
（
マ
ー
ケ
タ
ー
等
）
ア
ナ
リ
ス
ト
エ
ン
ジ
ニ
ア
リ
ン
グ
＋
統
計
学
＋
業
務
知
識
＋
＋
情
報
系
の
部
署
ビ
ジ
ネ
ス
系
の
部
署
統計家
分
析
系
ス
キ
ル
分
析
力
（
コ
ン
サ
ル
力
）

1. Analytics：理論の学習
2. Engineer：エンジニアスキルの取得
3. Business：実戦
4. 情報収集
40

 統計学：「経験的に得られたデータを分析し法則性を見出す学問」
 政治・ギャンブルなどのニーズから生まれた
42
webアクセス・広告
サンプリング調査

 例）ワイン品質の予測モデル
◦ ワインの質＝12.145＋0.00117×前年の冬の降雨量
＋ 0.0614×夏の育成期平均気温
＋ 0.00386×収穫期降雨量
 ブドウの育成期の気象条件が原因でワインの品質が変わる
 夏が暑くて乾燥していると、ワインの出来がよい
 春に雨が多いと、質を落とすことなく収穫量が増える
◦ 予想価格と実際の価格との相関係数は、0.90を上回った
44
説明変数:xを使って、結果変数:yを
予測する計算式やアルゴリズム

説明変数:X
結果変数:y
f(x) f(x):予測モデル
y =
ID1
ID2
ID3
…
y x1 x2 x3 …

MemberID Vendor Year Specialty PayDelay DSFS
210 122401 Y1 Internal 162+ 3- 4 months
210 523791 Y1 Emergency 57 0- 1 month
210 122401 Y1 Internal 86 6- 7 months
210 142747 Y2 Other 38 3- 4 months
210 240043 Y2 Laboratory 31 0- 1 month
210 240043 Y3 Laboratory 23 2- 3 months
210 142747 Y3 Other 41 3- 4 months
3197 122401 Y1 Pediatrics 162+ 0- 1 month
3197 844976 Y1 Emergency 42 11-12 months
3197 122401 Y3 Internal 27 0- 1 month
3197 122401 Y3 Pediatrics 23 7- 8 months
Claims (1:n)
MemberID Year DSFS DrugCount
210 Y1 3- 4 months 2
210 Y1 0- 1 month 2
210 Y1 4- 5 months 1
210 Y3 7- 8 months 1
210 Y3 6- 7 months 1
210 Y3 8- 9 months 1
210 Y3 5- 6 months 2
3197 Y1 5- 6 months 2
3197 Y1 1- 2 months 1
3197 Y1 11-12 months 1
3197 Y1 10-11 months 1
3197 Y2 0- 1 month 2
3197 Y2 1- 2 months 1
DrugCount (1:n) MemberID DaysInHospital
210 0
3197 0
DaysInHospital (1:1)
MemberID MaxPayDelay MinPayDelay …
210 162 23 …
3197 42 23 …
aggregate
group by
Claims2 (1:1)
MemberID MaxDrugCount MinDrugCount …
210 2 1 …
3197 2 1 …
DrugCount2 (1:1)
merge
join

y = a+bx
a: 切片
b: 傾き
誤差
説明変数：x
結果変数：y

48
集団全体
購入しない
年齢≦40
集団１
購入しない
40<年齢
購入する
購入履歴≦25,000円 25,000円<購入履歴
・データをセグメントに切っていって特徴を探る手法
・数ある分析手法の中で最も理解しやすい表現で結果が出る手法のひとつ
年齢
購入履歴
赤：商品購入者、青：商品非購入者

49
"強い"木 "弱い"木の集合

Engineering
エンジニアスキルの取得

C++ d3.js
UNIX 基本は抑えておき、
必要となったらその場で
調べて利用するという
スタンス
データベース系スクリプト、分析系
可視化、レポーティング系

 randomForest：超強力な汎用予測モデル
 RPostgreSQL, RMYSQL, RMongo, RODBC, RSQLite：各種データベースへの
接続
 plyr：データ集約
 reshape2：データ加工
 forecast：時系列予測
 (stringr：文字列操作)
 (lubridate：日付操作)
 (sqldf：SQLライクなデータ操作)
 (ggplot2：綺麗なプロットを描く)
 qcc：品質管理
 party：決定木が綺麗に描ける
 gbm：randomForestより汎用性の高い超強力な予測モデル
 survival：生存分析
 caTools, Epi：予測モデルの性能評価に必要なROC曲線が描ける、AUCを計算で
きる
 XLConnect：エクセルのデータを読み込める、Rオブジェクトをエクセルに保存
できる
52

 データサイエンスハッカソン@ロンドン
◦ 2012年7月21日
 医療データによる入院日数予測
◦ 1位には2.4億円（2013年4月3日締め切り）
 信用スコアの改善
 レコメンデーションシステム
 サッカーワールドカップ優勝国の予測
 高速道路の渋滞予測
 …
 現在48イベント
◦ http://www.kaggle.com/competitions
54

1,625チーム中

Analytics＋Business
（入門〜中級）
Engineering
（入門）

 統計学
◦ 統計学入門
◦ 自然科学の統計学
◦ 多変量解析入門
◦ Elemental of Statistical Learning（修士以上レベル）
◦ Data Mining for Decision Making
 エンジニアリング
◦ Rによるやさしい統計学
◦ 統計学：Rを用いた入門書
◦ Rによるデータサイエンス
◦ データサイエンティスト養成読本
 ビジネス、事例
◦ 分析力を武器とする企業
◦ 分析力を駆使する企業
58

企業内の分析文化
これまでの勘や経験だけで
経営判断しませんか？
④文化

 勘や経験や度胸 vs データ
 製品やサービスの価格を決めるとき、過去に類似の商品
が類似の状況でいくらなら売れたのかというデータを無
視して勘で決めたら？
 人材を採用するとき、そのポストではどんなスキルや適
性が高業績につながるか、過去のデータを分析せずに採
用担当者の直感で決めたら？
 在庫水準をデータに基づく最適水準に維持せず、「この
くらいがちょうどいい」という漠然とした経験で決めた
ら？
60

1
• 分析力に劣る企業
2
• 分析力の活用が限定的な企業
3
• 分析力の組織的な強化に取り組む企業
4
• 分析力はあるが決定打に至らない企業
5
• 分析力を武器とする企業

ステージ組織戦略人インフラ
目標現状スキル
経営陣のコミッ
トメント
企業文化
1. 分析力に
劣る企業
顧客・市場・競
合について知る。
分析はほとん
ど行われてい
ない。
なしなし
データアレル
ギー。直感に頼
る。
データがない。
精度が低い。定
義が曖昧。シス
テムがばらばら。
2. 分析力の
活用が限
定的な企
業
データ分析の経
験を自主的に蓄
積し、トップの
関心を引く。
ごく狭い範囲
でしかデータ
収集・分析が
行われていな
い。
一部の部門にア
ナリストがいる
が孤立している。
特定事業や戦術
的な対応に限ら
れている。
客観的なデータ
が必要と感じて
いる。一部の部
門では関心が高
まっている。
各事業ばらばら
にデータを収集
している。重要
なデータが欠落
している。シス
テムが統合され
ていない。
3. 分析力の
組織的な
強化に取
り組む企
業
組織横断型で
データ収集・分
析を行う。全社
共通の業績評価
指標を設定する。
データ分析で事
業機会を探す。
分析プロセス
は各部門不統
一である。
多くの部門にア
ナリストがいる
が、ネットワー
ク化されていな
い。
分析力を競争優
位にすることに
一部の幹部が興
味をもち始めた。
経営陣は事実を
重んじる姿勢を
打ち出している
が、抵抗に遭っ
ている。
システムやソフ
トウェアは整い、
データウェアハ
ウスも拡張中。

ステージ組織戦略人インフラ
目標現状スキル
経営陣のコミッ
トメント
企業文化
4. 分析力は
あるが決
定打に至
らない企
業
組織横断型の分
析プラット
フォームを構築
し、組織として
分析力を身につ
ける。
データ分析が
ある程度まで
業務プロセス
に組み込まれ
ている。
スキル開発は行
われているが、
まだ水準に達し
ていない、また
は適材適所では
ない。
経営陣のサポー
トが得られてい
る。
事実に基づく意
思決定の浸透を
図っている。
データの精度は
高く、全社的な
分析戦略もある。
分析環境は整っ
ている。
5. 分析力を
武器とす
る企業
データ分析から
多くの隠されて
いた事実を導き
出す。継続的に
データやシステ
ムの改善を図る。
データ分析が
定着し、高度
に統合化され
ている。
高度なスキルを
備え、意欲のあ
る専門家がそ
ろっている。周
辺業務はアウト
ソースされてい
る。
CEOを筆頭に経
営陣が積極的に
取り組んでいる。
事実に基づいて
意思決定を下す。
実験し学習する
姿勢が浸透して
いる。
組織横断型のシ
ステムが整備・
運用されている。

経営チーム
分析
グループ
部門A 部門B
集中管理モデル
経営チーム
分析
グループ
部門A 部門B
機能モデル
分散配置モデル（非推奨）
経営チーム
分析
グループ
部門A 部門B
分析
グループ

 時間がないとき
◦ 瞬時に決定する必要がある
 前例がないとき
◦ 小規模なA/Bテスト
 過去の事例が当てにならないとき
◦ 株価
◦ 地震
 意思決定者がきわめて経験豊富なとき
◦ データ収集と分析プロセスを頭の中で行なってしまう
 変数が計測できないとき
65

ブランド
営業力
既存顧
客
販売網
分析力
商品開
発
66

目的
・企業の健康保険組合からの依頼
「レセプトと健康診断データが
社内にあるが活用できていない。
データを活用して社員の健康管理
に役立てれないか」
メンバー
・医療系コンサルタント：仮説作り
・マネージャー：PJマネージメント
・分析者：分析設計、データ加工、分析
PJ期間：約３M
レセプトデータ特定健診データ
結果
・高リスク者を把握し直接コンタクト
をとることで健康管理につなげる
目的設定・データ受け取り
データクレンジング
結果出し、コンサル

 保険証記号、番号、生年月日、性別、本人家族（、名前）を
ID
 特定健診とレセプトを突合
 IDの問題
◦ 同一人物が別のID
 引っ越し
 入力ミス
◦ 別人が同じID
 保険証番号の使い回し（稀？）
 入力ミス
◦ 問題が起こるのは1%程度？
 統計学として集団で考えると誤差とみなせる？
 健保、国保は両方のデータを持っている
 国が全国のデータで「レセプト等データベース」を作った
◦ 研究者が随時利用可能
 課題も多い
 どのようにデータが加工されているのか？
69

 特定健診（メタボ健診、40〜75歳対象）
◦ http://www.ssk.or.jp/goannai/jigyonaiyo/tokuteikenshin/tok
uteijoho/tokuteijoho_01.html
 国への提出はXML
 健保、国保にはcsvも
◦ もしくは加工するツールを持っている
70

PECULIAR（旧）
RECODE（新）
MED 国保
PHA 社保
DPC
DEN
NUR
10日分
20日分
社会保険診療報酬支払基金
http://www.ssk.or.jp/rezept/index.html

 傷病名マスター
 修飾語マスター
 歯式マスター
 医薬品マスター
 特定器材マスター
 コメントマスター
 医科診療行為マスター
 歯科診療行為マスター
 調剤行為マスター
 マスター仕様書
◦ http://www.ssk.or.jp/tensuhyo/kihonmasta/files/master01.
pdf
72

 http://www.ssk.or.jp/rezept/hokenja/download/ind
ex.html
◦ 11_RECODEINFO_MED.CSV（↓1枚分の病院レセプト）
73
2 1 0MN 9.1E+08東京都港区新橋 1.31E+16
1 2 0IR 1 13 1 9999913
サンプル医科ク
リニック１
1 3 0RE 23 1118 42204サンプル７９ 1 3120628
1 4 0HO 6132013 1234567 79 1 1619
1 5 0SY 2500013 4140619 1 1
1 6 0SY 5739014 4140619 1
1 7 0SY 8833421 4150716 1 1
1 8 0SI 12 1 1.12E+08 69 1
1 9 0SI 12 1 1.12E+08 52 1
1 10 0SI 13 1 1.13E+08 225 1
1 11 0SI 21 1 1.2E+08 9 1
1 12 0IY 21 1 6.1E+08 1
1 13 0IY 1 6.2E+08 1
1 14 0IY 1 6.14E+08 0.5 19 35
1 15 0IY 21 1 6.2E+08 2 2 35
1 16 0SI 25 1 1.2E+08 42 1
1 17 0SI 25 1 1.2E+08 65 1
1 18 0SI 27 1 1.2E+08 8 1
1 19 0SI 60 1 1.6E+08 26 1
1 20 0SI 60 1 1.6E+08 50 1
1 21 0SI 60 1 1.6E+08
1 22 0SI 1 1.6E+08
1 23 0SI 1 1.6E+08
1 24 0SI 1 1.6E+08 56 1
1 25 0SI 60 1 1.6E+08 13 1
1 26 0SI 60 1 1.6E+08 144 1
1 27 0SI 60 1 1.6E+08 125 1
2 28 1EX
2 29 0RC Ver00001df061727252faec47486f785da58f351

 VC++がインストールされていれば動くものを開発
◦ VC++で行っているのはGUIとスクリプト処理
◦ 実際のデータハンドリングはRで行っている
74

IDは保険証番号・生年月日等をMD5でハッシュ関数にかけている
→MD5は復元可能？不可能？
IdRece ID year month kubun
ShinsaShiharaiKikan
IryoukikanMeishou IryoukikanCode
Iryoukikan.Juusho …
1 797ba085286916c4a36d43ac194d8c60 2010 4 MedRecodeinfo 1 サンプル医科クリニック１ 1E+07 東京都港区新橋 …
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 ReceRjp（非公開）
◦ 現在はMED_RECODEのみ対応
 他の部分もプログラムは作っている
 日本語→英語に修正する必要がある
◦ マスタは適宜入れ替え必要
 マスタの仕様が変わると実行不可、要プログラム修正
76

2011/1/17
日本経済新聞
健保だより（2010/10）

 KAGGLEという「予測モデル」のコンテスト
 入院日数の予測→賞金300万ドル（約2億5千万円）
 3年分の過去データを使って4年目の将来入院日数を予測
する
◦ 保険加入者のリスク管理をして保険料の資金管理に繋げる目的
 1,300超のチーム
配布データ
 患者IDに様々な情報が紐付いている
◦ Claims (1:n) ⇒診療情報のデータ
◦ DaysInHospital_Y2 (1:1) ⇒入院日数のデータ
◦ DaysInHospital_Y3 (1:1)
◦ DrugCount (1:n) ⇒処方回数のデータ
◦ LabCount (1:n)
◦ Members (1:1)
◦ Target (1:1) ⇒予測ターゲット
79

 投稿方法：Target.csvに予測結果を記入してweb上で投稿
◦ 4年目の正解値と比較する
◦ 予測精度の評価方法
 順位：その場でLearderbordに表示される
 rules, dos and don'ts, Forumでルール等を確認
 外部データの利用可否についてはForumで議論されている
 milestone1〜3で賞金を取ったチームはモデルをレポートで公
開
◦ http://www.heritagehealthprize.com/c/hhp/Leaderboard/miles
tone1
82

 データマート作成
◦ 特徴ベクトルの作成⇒かなり時間がかかる
 モデル学習（学習データ）
◦ 各種モデル
 GLM
 SVM
 NN
 RF (Bagging)
 GBM (Boosting)
 Deep Learning ※Hot!!
◦ モデルのアンサンブル
 モデル評価（検証データ）
◦ クロスバリデーション
 モデル適用
 主にR、Python等で実行
83

Year1
X
Year2
Year3
2
y
3
4
Year1
X
Year2
2
y
3
X y
Year2 Year3
3 4
1-year
modeling
target
2-year
modeling
target

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