アスクル「2026年度人工知能学会全国大会」で「全国大会優秀賞」を受賞
2026年11月12日

アスクル株式会社（本社：東京都江東区、代表取締役社長CEO：成松 岳志、以下「アスクル」）はこのたび、一般社団法人人工知能学会が主催する「2026年度人工知能学会全国大会」において発表した、事業所向け（BtoB）通販サービス「ASKUL」の実購買データを活用した顧客セグメンテーションに関する研究が、「全国大会優秀賞」を受賞しました。本賞は、全国大会で発表された研究を対象に、特に優秀な研究発表を表彰するものです。

 

■研究成果をASKULのマーケティング施策で活用

　ECにおけるデータ活用が進む中、ECサイトに蓄積された訪問履歴や購買履歴などのデータを活用し、お客様ごとにパーソナライズされたマーケティング施策を行う重要性が高まっています。アスクルにおいても、お客様の購買傾向に応じたレコメンドなどに活用するため、購買履歴をもとに顧客セグメンテーションを行っています。一方、大規模ECにおける顧客セグメンテーションでは、大規模なデータへの適用と、目的に応じたセグメント数の柔軟な調整の両立が課題となります。

　本研究では、K-meansクラスタリング（※1）と階層的クラスタリング（※2）を組み合わせ、ASKULのお客様のうち100万件超を対象とした約400次元（※3）の実購買データを用いて、大規模データにおける本手法の有効性と実用性を検証しました。研究成果は、ASKULサイトのレコメンドやお客様一人ひとりの購買傾向に応じた商品提案小冊子など、実際のマーケティング施策に活用しています。

（※1） データの類似性をもとに、あらかじめ設定した数のグループに分類する手法

（※2） データの類似性をもとに、近いものから段階的にグループ化する手法

（※3） 「次元」とは、データを構成する項目の数を表すもの

 

■受賞内容

受賞名：2026年度人工知能学会 全国大会優秀賞

　　　　https://www.ai-gakkai.or.jp/about/award/jsai_award-conf/#CONFERENCE

受賞者：アスクル　佐藤 雄治、榮田 元、山内 大翔、牟田 篤兄、アクセンチュア 高野 純二

発表タイトル：K-means階層的クラスタリングを用いた顧客セグメンテーションの実践　　

　　　　https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2026/0/JSAI2026_1J3GS10d04/_pdf/-char/ja

 

　アスクルは今後もAIやビッグデータの活用を推進し、お客様のニーズに応える商品やサービスのさらなる進化に取り組んでまいります。

 

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