遥(早大)・三川健太(湘南工科大)・後藤正幸(早大)近年,情報技術を活用したマーケティング活動が一般的となり,顧客の購買履歴データの分析が重要になっている.RFM(R:最終購買日,F:購入頻度,M:購入金額)分析は,このような分析モデルとして有用である.RFM分析の特徴を活かし,顧客をクラスタリングに着目して特徴的な顧客の抽出を行うために,機械学習のモデルである潜在クラスモデルに基づくRFMモデルの提案がされている.本研究では,初期購買日を新たな特徴量とした潜在クラスモデルに基づくRFMモデルを提案する.さらに,拡張したモデルを活用した自己組織化マップ(SOM)により,分析結果を可視化する方法を示す.。