【講演趣旨】 POSデータは、商店に置ける売り上げ記録として日々自動的に記録されるデータである。また、消費者のIDを付加することで消費者行動の分析にも用いられているが、記録されるデータのサイズは膨大なのものとなること、古典的統計モデルをあてはめるには多様性に富んでいること、消費者行動の分析としてのデータの不完全性などの課題が指摘されている。解決のための、新しい統計モデルやアルゴリズムの研究が進んでおり、本報告では、潜在クラスモデルをはじめとする混合モデルの適用可能性について議論する。