データパティシエが「ナチュラルローソン菓子」の売上予測、新商品開発に挑む

オプトホールディング、「IoT推進ラボ」「経済産業省」が共催する 第２回Big Data Analysis Contestを全面協力

株式会社オプトホールディング（本社：東京都千代田区、代表取締役社長 CEO：鉢嶺 登、東証一部：証券コード 2389）は、「IoT推進ラボ」及び経済産業省が共催する、Big Data Analysis Contest（以下、コンテストという）の第２回において、コンテスト設計・運営などで全面的に協力致します。コンテストは、IoT推進ラボの取組みの一環として、IoT/ビッグデータを活用した革新的なデータ分析事例・アイデア創出を目的としています。今回は、株式会社ローソン（本社：東京都品川区、代表取締役会長CEO：玉塚 元一、以下ローソン、東証一部：証券コード 2651）から提供を受けたPOSデータなどをもとに、「ナチュラルローソン菓子」の売上予測ならびに新商品開発に焦点を当てたコンテストを開催します。

今回のコンテストは、オプトホールディングのビッグデータ領域における研究開発部門である「データサイエンスラボ」が設計を行い、同部門が運営するオープンイノベーションプラットフォーム「Deep Analytics」を活用して実施します。なお、2015年に開催した第１回では「観光」をテーマに、100人以上の参加者から約3000件の応募が集まりました。今後も、継続して様々な産業的課題、社会問題をテーマにコンテストを開催予定です。

また、コンテストでは、普段接触する機会の少ない産業界の実際的な課題・データを対象にコンテスト形式でデータ分析を行うことにより、優秀なデータサイエンティストの発掘や、優れた分析手法・技術などからの学びによる人材育成効果を期待します。

 
【第２回Big Data Analysis Contestについて】
IoT/ビッグデータによる産業活性化を目的として、革新的なデータ分析事例・アイデアを広く公募します。今回のテーマは「流通・小売」。

流通・小売業界では、消費者のニーズが多様化する中、データを活用した多様な店舗展開やマーチャンダイジングが重要となっています。

今回、分析の中心となるデータは、ローソンから提供される健康菓子シリーズ「ナチュラルローソン菓子」（全26種類）及びオリジナル菓子シリーズ「おやつごろ。」（全47種類）のPOSデータや商品特性データです。提供されたデータをもとに、データパティシエと位置付けられたデータサイエンティストが、「ナチュラルローソン菓子」の売上予測並びに売上への影響が強い要素を解明し、データにより得られたアルゴリズムやノウハウを、消費者ニーズにあった商品開発に活用することを目的としています。

コンテストサイト：https://lp.deepanalytics.jp/iot/2nd/


■実施概要

＜基本情報＞
実施団体　　　　　　　：（共催）IoT推進ラボ、経済産業省
　　　　　　　　　　　　（後援）文部科学省、産業技術総合研究所、情報・システム研究機構
コンテスト応募受付期間：平成28年7月11日（月）～平成28年9月1日（木）
受賞者の表彰　　　　　：平成28年10月初旬        ＠CEATEC会場（予定）
テーマ　　　　　　　　：流通・小売
参加費　　　　　　　　：無料
募集対象・応募方法　　：下記 Webサイトをご確認の上、参加申込をお願い致します。
URL　　　　　　　　　：https://lp.deepanalytics.jp/iot/2nd/

＜部門について＞
①    売上予測部門（定量評価＋定性評価）
成果物：販売数を予測するモデル（アルゴリズム・ソースコード）、及び作成したモデルの説明や考察等のレポート評価方法：評価関数による予測精度の採点、及び関係者による審査

②    新商品開発部門（定性評価）
成果物：商品特性等から売れる商品の考察や、新しい健康菓子のアイデアをまとめたレポート評価方法：関係者による審査

＜提供データについて＞
●商品・店舗・販売データ
提供：株式会社ローソン

・商品データ
オリジナル菓子（全47種類）・健康菓子（全26種類）の商品特性情報。（栄養成分や原材料、説明文等。）
参考URL：http://www.lawson.co.jp/recommend/original/snack/
　　　　　http://www.lawson.co.jp/recommend/original/kenkosnack/

・店舗データ
コンテスト用にサンプリングした約1,400店舗の情報。（エリア・立地パターンの店舗属性を含む。店舗名は除く。）

・販売データ
対象菓子の過去12ヶ月分の店舗別（コンテスト用の約1,400店舗が対象）・男女別・年代別の月間販売数データ。


●食品情報データ（予定）
提供：クミタス（株式会社ウィルモア）
・健康志向食品を中心とした全80商品の原材料・成分　など


●SNSデータ
提供：口コミ係長（株式会社ホットリンク）
・健康食品に関連する語句が含まれる投稿の件数推移（ブログ・twitter・掲示板）


●外部データ
分析者が自由に収集した情報
・ただし、第三者の権利を侵害しないオープンに取得可能なものに限る

 
【IoT推進ラボについて】
IoT推進ラボは、ラボ3原則（成長性・先導性、波及性（オープン性）、社会性）に基づき個別のIoTプロジェクトを発掘・選定し、企業連携・資金・規制の面から徹底的に支援するとともに、大規模社会実装に向けた規制改革・制度形成等の環境整備を行うことを目的として設置された民主導の組織です。

引用：IoT推進ラボ　http://iotlab.jp/


【DeepAnalyticsについて】
DeepAnalyticsとはデータ分析課題とデータサイエンティストをマッチングするサービスです。昨今、ビッグデータ活用が重要になってきていますが、データ分析を担う専門的人財・データサイエンティストが非常に不足しており需要を満たせない状態が続いています。DeepAnalyticsは大学・研究機関・一般企業・フリーランス等、様々な領域のデータ分析の専門家が1500人以上会員登録されているWebサービスです。依頼者である企業や公的機関は、データ分析課題と関連するデータおよび懸賞金を同サイトに掲示、データ分析コンテストを開催することで、多数の分析者が分析バトルを繰り広げ、勝者に懸賞金を、勝利したデータ分析結果およびソフトウェアを権利放棄のうえ依頼者へ返すシステムです（下図）。
 

 

運営するオプトデータサイエンスラボがデータ分析の課題設定からデータの整形・Webサイトへの掲示・コンテストの運営・勝者の評価・結果の検証を支援します。

同サービスは、一般のデータ分析外注業務に比べ以下の利点があります。
・多数の専門家が分析し、事後的に精度の高い結果に対価を支払うため、投資対効果が高い。
・普段データ分析サービスを行っていない、優秀な分析者も会員になっている。
・専門外のデータ分析者がコンテストに勝つこともあり、通常起きないマッチングがある。
・参加されている分析者の分析結果がWeb上においてリアルタイムで評価・表示されるため、コンテストに勝ちたい、賞金が欲しいというゲーム性によりデータ分析の精度を向上させることができる。

同様のサービスは、特にアメリカで活用が進んでおり、公的機関や大手企業の課題達成につながるイノベーションが多数生まれています。

DeepAnalytics：https://datasciencelab.jp/compelist


【オプトホールディング、データサイエンスラボについて】
2013年12月設立のビッグデータ分析の専門組織。大規模データの分散処理基盤の構築、機械学習・人工知能アルゴリズムの研究開発に従事し、社外のお客様およびホールディンググループ会社へビッグデータ技術提供、支援を行っております。また、日本最大のデータサイエンティストのマッチングサイト「DeepAnalytics」を運営。

【オプトホールディングについて】
社名：株式会社オプトホールディング
設立年月：1994 年 3 月 4 日
資本金: 76億 45百万円 （2015年 12月 31 日現在）
代表者名：代表取締役社長 CEO 鉢嶺 登
本社所在地：東京都千代田区四番町 6 番 東急番町ビル
上場区分：東証一部（証券コード 2389）