| Project/Area Number |
20H01478
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 07010:Economic theory-related
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
金子 守 筑波大学, システム情報系, 名誉教授 (40114061)
秋山 英三 筑波大学, システム情報系, 教授 (40317300)
花木 伸行 大阪大学, 社会経済研究所, 教授 (70400611)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥17,030,000 (Direct Cost: ¥13,100,000、Indirect Cost: ¥3,930,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
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| Keywords | 帰納的推論 / ベイジアン自白剤 / 経験 / サービス / 限定合理性 / 経験財 / スコアリングルール / 情報の非対称性 / 行動伝播 / リコメンデーション / 自己評価 / 選好形成 / 効用比較可能性 / 進化ゲーム / 経験評価 / 推薦システム / 情報取得 / 金融市場 / ゴミ箱モデル / 資産市場 / 類似度 / 分類 / 推薦意向 / 不完備情報ゲーム / 経験材 / 情報提供システム / 帰納的ゲーム理論 / 動的認識論理 |
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| Outline of Research at the Start |
近年のGDPの7割を占めるサービス産業の多くは、経験財を供給する。経験財とは、消費から得られる効用を消費経験なしには評価できない財を指す。また、過去に消費していても、消費のタイミングや消費者の経験の蓄積で評価が変化する財も含まれる。たとえば大学教育において、学生は講義を事前に評価できない。また、同じ学生が同じ講義を受講しても、入学直後と卒業直前では知識の蓄積の違いから評価も異なる。
本研究では、こうした特徴を持つ経験財消費の意思決定理論を構築し、その理論を経済実験や計算機シミュレーションを通じて検証する。特に近年、amazon等のeコマースで用いられている推薦システムの役割に焦点を当てる。
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| Outline of Final Research Achievements |
The results of this study are mainly summarized in the following three points. First, the research on decision-making by bounded rational agents revealed the relationship between inertia behavior and the introduction of cognitive ability parameters. Second, as a new scoring rule for evaluating experience goods, a rule similar to the Bayesian Truth Serum was proposed. This rule evaluates the extent to which the proposed ideas match the potential demands of customers. Third, by using these scoring rules, it became possible to predict the potential demands of consumers for new services provided by service providers and to design matching based on these prediction.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の社会的意義は、消費者が経験財を選択する際の意思決定を支援する評価・推薦システムの信頼性と有効性を向上させることにある。これにより、消費者はより正確な情報に基づいて意思決定を行い、経済活動の効率性を高めることができる。学術的意義としては、限定合理性を考慮した集合知メカニズムの理論的枠組みを構築し、その有効性と問題点を明らかにすることで、経済学や情報科学の分野に新たな知見を提供する点が挙げられる。さらに、サービス産業における消費者の潜在需要を正確に予測し、サービス提供者とのマッチングを最適化する方法論の提案も、実務的応用価値が高い。
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