2019 Fiscal Year Research-status Report
コネクショニストモデルを用いた消費者語彙における感性情報の抽出と共感構築
| Project/Area Number |
19K04887
|
|---|
| Research Institution | Chiba Institute of Technology |
|---|
Principal Investigator |
齊藤 史哲 千葉工業大学, 先進工学部, 准教授 (30625132)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| Keywords | 機械学習 / マーケティング / テキストマイニング / データマイニング / ニューラルネットワーク |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
これまでに、顧客満足度の理解を目指して、「カスタマーレビューおよびアンケートデータの解析」ならびに、「その方法論の提案」を進めてきた。ここでは、顧客情報を表すアンケートデータに対してマーケットセグメントの可視化方法を提案している。多次元データとして表現される顧客情報の理解を支援するために、教師なし機械学習の一つであるt-SNEおよび非負値行列因子分解を用いて低次元マッピング方法を提案してきた。
さらに、顧客満足度に関する情報に影響を及ぼす要因の情報を抽出するために機械学習手法を用いて、以下のデータ解析を進めてきた。
・生活様式のアンケートデータに対するセグメント判別：顧客のデモグラフィクスならびに、行動様式に関する情報から、生活者のセグメント判別に影響を及ぼす要因の抽出を進めてきた。対象データに対して、変数選択のアルゴリズムを適用することによって、要因抽出を可能にした。これによって、生活者のセグメントに影響する要因によって注視すべき質問項目を明らかにすることができた。
・顧客情報を対象とした解析：美容院を対象としてカスタマーレビューと満足度の解析を進めてきた。顧客が来店する店舗の立地や地域性が持つ特徴や顧客が注視するポイントの差異を明らかにするために、解析の枠組みを新たに提案してきた。ここでは、美容院激戦区と言われる地域においても、その場所によって、客層や顧客の満足度に影響する要因（レビューの文書内容）が異なることがあきらかなった。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の予定であった、対象データの解析ならびに方法論の構築が比較的スムーズに行うことができているため、おおむね順調といえる。実装や外部発表に関しては、まだ不十分であることから、今後はそちらに注力していきたい。
|
| Strategy for Future Research Activity |
今後は今年度構築した方法を実装し、外部発表を進めていく予定である。また、今年度の提案手法のみならず、より高精度な解析方法の構築を目指し、「先進的な機械学習手法の適用」なびに「新たな手法の提案」、「新たな視点からの解析」を進めていく予定である。
|
| Causes of Carryover |
コロナ禍において年度末に発表を予定していた学会発表をキャンセルすることになり、その分の金額を残すことになった。今後は、学会発表などの出張旅費として使用する予定である。
|
