1. 基礎技術の開発：主に加藤が，カテゴリー属性に対してinformation gainを最大にする属性値集合二分割問題を考察し，その高速アルゴリズムを開発する。その後そのアルゴリズムに基づいて，カテゴリー属性を含むデータに対する最適結合ルールや判別木生成のための新しいアルゴリズムを開発する。アルゴリズムの開発・実データを通しての検証のために，大規模容量をもつハードディスクなどの新規設置が必要で，初年度にその設備を購入する。
2. マーケティング問題へのデータマイニング技術の適用：1)で開発されたアルゴリズムを利用し、ブランドロイヤリティ測定、顧客のクラスタリングが可能なシステムを構築する。実証実験として、POSデータを利用し、顧客の属性によって、DMなどの販売促進活動の効果が、どのように異なるかを測定する。なお、このシステムはブラウザ上でデータベースにアクセスできるインターフェイスの開発も含まれる。羽室、藤澤、矢田が担当する。
3. 企業の情報化と組織との関係を文献と実態の両方から調査し、データマイニング技術の導入にポイントとなる問題を整理する。また、利用可能な企業の経営データ(キでに流通業の数社から確約済み)を、データベース化し、データマイニング技術の適用が可能な環境を構築する。主に矢田が担当し、2年度に設備として、データベースに必要なハードディスクを購入する。

2. 矢田勝俊・加藤直樹・羽室行信「ビジネス応用におけるデータマイニング」第１回「ビジネス応用におけるデータマイニングと知識発見」ワークショップ講演論文集,pp.78−86, 1998.

3. 羽室行信・加藤直樹・矢田勝俊・松田康之「データベースから履歴ベースへ：ビジネスにおけるデータマイニングを志向した情報システム」第１回「ビジネス応用におけるデータマイニングと知識発見」ワークショップ講演論文集, pp.34−42, 1998.

4. Y.Hamuro, N.Katoh, Y.Matsuda and K.Yada, "Mining Pharmacy Data Helps to Make Profits," Data Mining and Knowledge Discovery, Vol. 2 No. 4, pp.391-398, December 1998.

5. K.Yada, N.Katoh, Y.Hamuro and Y.Matsuda, "Customer Profiling Makes Profits: How did a Japanese firm achieve competitive advantage through the knowledge creation?" Proceedings of The Practical Application of Knowledge Management 98, The Practical Application Company, March, pp57-66, 1998.