2016 Fiscal Year Research-status Report
多様なデータに対応した顧客タイプ別サービス効果分析システムに関する研究
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26330357
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
椿 美智子 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (20221418)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | タイプ別サービス効果分析 / 従業員によるサービス効果の異質性分析 / 顧客タイプと従業員タイプの組み合わせ分析 / 顧客・学習者の興味の異質性 / 批判的思考力の育成分析 / 顧客購買行動ビッグデータ / 販売ネットワーク分析 / 時系列購買関連分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度も，多様なデータに対応した顧客タイプ別サービス効果分析システムに関する研究において，色々な角度からの研究を行い以下の成果を得た。
１）批判的思考力育成を目標に，タイプ別学習効果分析システムへと拡張した研究論文”批判的思考スキルによるタイプ分けと各タイプの学生の教育・学習経験の各スキルに与える影響”が，日本教育学会誌，Vol.39,N.4,pp259-270,さらに英文誌Educational Technology Research，Vol.39,No.1,pp.83-96に，”Classification of Students into Types Based on Critical Thinking Skills and Analysis of the Effect of Students' Education and Learning Experiences on Skills by Type”が掲載された。
２）サービスプロセス設計のための階層的方法を提案した研究論文”A Proposal of the Emotion Hierarchy Diagram for Designing the Service Process”がServiceology for Smart Service System,pp.27-37,Springerに掲載された。
３）タイプ別学習効果分析を多面的評価に拡張した研究論文”多面的・総合的評価の実現に向けた追跡調査・分析の試み”が大学入試研究ジャーナル，Vol.27，pp.15-22に掲載された。
４）顧客タイプと従業員タイプの組み合わせを考慮したベイジアンネットワークによるサービス効果分析に関する研究論文をInternational Social Sciences Academic Conferenceで国際学会発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
当初、平成28年度は，多母集団の場合の分析機能を追加する予定であった。顧客の層が一元的であるならば，多変量データを単純に１つの母集団としてタイプ別分析を行えばよいが，例えば，支店間の顧客の要望や消費行動の共通性や違いを分析・検討したい場合も多いと考えられるからである。支店間での違いを容易に比較・検討でき，会社全体でのサービス改善策の優先順位や，個々の支店における顧客タイプ別サービス改善策を容易に提示できる機能を導入，また階層を多層にして分析を行い，顧客ニーズの男女差が一番大きいのはどの支店であるか等の分析が容易にできるようにする予定であった。この目標に関しては，階層的タイプ別サービス分析システムに関して、現在は、そのビッグデータバージョンの多母集団の場合の分析方法の開発に研究が拡張されていることから，当初の計画以上に進展していると判断している。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，母集団を支店，男女別，年齢のような属性によって分割するのではなく，目的別によって顧客を分割し，それらを母集団として，目的顧客タイプ別サービス効果分析を開発していく。さらに，どの支店にも同一目的の顧客はいるため，ここでも階層的目的顧客タイプ別サービス分析への拡張も見据えて研究を行っていく。また，支店は全国に広がっているため，ビッグデータバージョンの階層的目的顧客タイプ別サービス分析への拡張も行いたいと考えている。
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