2022 Fiscal Year Research-status Report
Deep Learningを活用した広告コンテンツにおけるブランド混同の解明
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20K01963
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
中山 厚穂 東京都立大学, 経営学研究科, 教授 (60434198)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | Artificial Intelligence / deep learning / 畳み込みニューラルネットワーク / 市場セグメンテーション / ブランドポジショニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
現在，大量のマーケティングデータがオンラインで入手できるようになっている．オンラインのクリックストリーム，メッセージング，口コミ，トランザクション，位置情報などのデータが自動収集されることでデータ収集にかかるコストが大幅に削減されている．そして，これまでにない量のデータが得られるようになり消費者の行動を非常に詳細に把握できるようになっている．実務においては機械学習手法(deep learningやコグニティブシステムを含む)の活用が推進されている．その背景には優れた予測性能と分析者の介入を制限して日常的に適用できるブラックボックス化された性質にあると考えられる．一方，マーケティングの研究者がこれらの手法についての研究を取り組む際には，これらの手法が因果関係を証明したり，一般化可能な理論的洞察を生み出したりするものではないことから，この課題への対応が必要となる．また，これらの手法をマーケティング分析のための古典的なモデルと組み合わせることで研究の発展も期待される． このような状況において，近年，Convolutional Neural Network(CNN)は，多くのコンピュータビジョンタスク(デジタル画像の取得・処理・分析)のための有力なアルゴリズムになっており，deep learningやAIを用いた研究や応用が多く行われている．そこで，deep learningによるアプローチの発展やAIがマーケティングや顧客行動に与える影響について整理し，マーケティング研究が抱える課題について検討を行った．そして，それらの課題を踏まえマーケティングにおける意思決定を支援することを目的に機械学習やdeep learningによるアプローチと従来からのマーケティング研究の知見を組み合わせた市場セグメンテーションとポジショニング戦略の策定にかかわる研究について検討を実施した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
deep learningによるアプローチの発展やAIがマーケティングや顧客行動に与える影響について整理し，マーケティング研究が抱える課題について検討を行った．そして，それらの課題を踏まえマーケティングにおける意思決定を支援することを目的に機械学習やdeep learningによるアプローチと従来からのマーケティング研究の知見を組み合わせた市場セグメンテーションとポジショニング戦略の策定にかかわる研究について検討を実施した．これらの研究の成果を関連する国際学会などで発表する予定であったが新型コロナウイルス感染症の影響により研究報告が困難となったため全体的にやや遅れが生じている．
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| Strategy for Future Research Activity |
deep learningによるアプローチの発展やAIがマーケティングや顧客行動に与える影響について整理し，マーケティング研究が抱える課題について検討した結果をもとに，マーケティングにおける意思決定を支援することを目的に機械学習やdeep learningによるアプローチと従来からのマーケティング研究の知見を組み合わせた研究を実施する．マーケティングにおける意思決定を支援することを目的に機械学習やdeep learningによるアプローチと従来からのマーケティング研究の知見を組み合わせた市場セグメンテーションとポジショニング戦略の策定にかかわる研究を行い，得られた知見をもとにマーケティングにおける意思決定の支援における貢献を目指す．
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| Causes of Carryover |
研究の成果を関連する国際学会などで発表する予定であったが新型コロナウイルス感染症の影響により研究報告が困難となったため次年度使用額が生じています。翌年度分として請求した助成金と合わせた使用計画はマーケティングにおける意思決定を支援することを目的に機械学習やdeep learningによるアプローチと従来からのマーケティング研究の知見を組み合わせた研究を実施します．そして，マーケティングにおける意思決定を支援することを目的に機械学習やdeep learningによるアプローチと従来からのマーケティング研究の知見を組み合わせた市場セグメンテーションとポジショニング戦略の策定にかかわる研究を行い，得られた知見をもとにマーケティングにおける意思決定の支援における貢献を目指します．その研究成果については国際・国内学会での口頭発表や国際雑誌や和文誌での紙上発表を行う予定です．
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