支部大会奨励賞：井口拓己さん（大学院1年）
論文名：「ニューラルネットワークを用いたID-POSデータの非会員顧客の性別と年齢の推定」
学会名等：2023年度 情報処理学会関西支部 支部大会
受賞日：2023年 9月24日
関連サイト：https://kansai.ipsj.or.jp/record/2023.html
- 論文の概要
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近年，スーパーマーケットにおけるポイントカードの導入率は82.6\%であり，様々な小売店が独自のポイントカードを導入している．
ポイントカードを導入することにより，性別や年代などの顧客情報をレシートの情報と紐付けることが可能であり，そのようなデータをID-POSデータと呼ぶ．
つまり，ID-POSデータを生成するためには，性別や年代などの顧客情報を含むポイントカードが必要である．
店舗がID-POSデータを生成・収集し，利活用することでマーケティングへの応用が期待できる．
簡単な利用例として，商品購入者の年齢層を分析することで，特定の年代に合わせた商品の販売促進が可能である．
また，応用的な利用例として，ID-POSデータの分析により，顧客を逃さない継続的な来店による客単価の増加などのマーケティングが可能である．
しかし，ポイントカードの利用をメリットと感じず作成しない顧客や，取り出すのが面倒で提示しない顧客など，ID-POSデータの中には非会員と分類される顧客が一定数存在する．
また，2019年10月に実施されたキャッシュレス・ポイント還元事業の影響で，小売店独自のポイントカード以外の共通ポイントカードを利用する顧客が増加した．
既に述べた通り，ID-POSデータを生成するためには，性別や年代などの顧客情報を含むポイントカードが必要である．
しかし，店舗は共通ポイントでは顧客情報を収集することができず，ID-POSデータを生成することができない．
そのため，ID-POSデータの中には，年齢や性別などの顧客情報が欠損したデータが存在し，十分に活用できないといった問題がある．
実際，本研究で使用するデータでは，A店舗の2021年9月における非会員顧客のレシート枚数は，全レシート枚数中約20\%である．
そこで本研究では，ID-POSデータの価値をさらに向上させるため，会員顧客のデータを利用して，顧客の性別や年齢の情報を推定することを目的とした分析を行う．
- 発表中の様子1
- 発表時のスライド
