2015 Fiscal Year Research-status Report
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26870738
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Research Institution | Setsunan University |
Principal Investigator |
樋口 友紀 摂南大学, 経営学部, 准教授 (60552065)
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Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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Keywords | 時系列解析 / 予測 / ブランド / 遺伝的アルゴリズム / 棚配置 |
Outline of Annual Research Achievements |
(1)「店舗における最適商品棚配置問題」本テーマでは、最適な商品陳列の仕方を遺伝的アルゴリズムを用いて定式化している。本年度は、引き続きこの理論部分において、棚位置や棚数を変更したデータを複数検証した。また、コンビニエンスストアにおけるカップヌードルの配置実データを使用して、本モデルの有効性を確認した。これらの研究成果を論文にまとめ、論文誌に投稿、学会でも発表している。 (2)「ブランド選択推移構造の分析」本テーマでは、昨年度にブランドバッグを想定したモデルデータによる論文を作成している。本年度は本研究を実際のデータで検証するため、調査票の作成を完了した。また、本テーマにおいて今後の使用を検討しているマルチコレスポンデンス分析による分析モデルの効果確認のため、これを希少糖に関するデータに適用し、その結果をまとめた論文を完成させている。 (3)「各種予測手法の精度向上、改良」本テーマではこれまでに、提案した①GAによる線形モデルと非線形モデルを組み合わせたトレンド除去手法+最小分散指数平滑化定数を用いた予測、②ニューラルネットワークを用いた予測、の2手法について、各種データなどを用いて精度の検証を行ってきた。本年度は新たに食品出荷データを②ニューラルネットワークを活用した予測手法、に適用し、その結果について学会発表を行った。また、より正確な予測精度の観測・比較を行うため③マハラノビス汎距離を用いた指標の導入、について論文にまとめたものを論文誌に投稿、掲載されている。 今年度は妊娠、出産にあたり産休を取るなどして、学会への参加出席が難しい状況となった(学会当日の論文発表は共著者に依頼している)。今年度に実施した研究内容の一部は、次年度学会での発表を予定している。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は妊娠および出産にあたり産休を取得したため、研究期間の1年延長申請時に、当初申請計画から研究計画の変更を行っている。 (1)「店舗における最適商品棚配置問題」本テーマでは、過去に販売確率と販売利益を用いて最適な棚配置を導出する理論部分を論文として発表している。本年度は、引き続きこの理論部分において、棚位置や棚数を変更したデータを複数検証した。また、コンビニエンスストアにおけるカップヌードルの配置実データを使用して、本モデルの有効性を確認している。これは、計画通りの研究成果が得られていると言える。 (2)「ブランド選択推移構造の分析」当初計画では、本年度中にブランドバッグ購買データについて、マルチコレスポンデンス分析を使用することで、消費者が想定する各種のランク基準を取り入れ、分析を行う予定であった。コレスポンデンス分析を使った理論部分の構築と、モデルデータでの検証は終わっており、調査票も完成しているが、データの収集とモデルの拡張については次年度に持ち越す予定である。しかし、希少糖に関するデータをマルチコレスポンデンス分析に適応し、その分析結果を確認することができているため、成果はあったものと考える。次年度は作成した調査票を用い、ブランドバッグ購入について実データを収集してモデルの検証を行う予定である。また、マルチコレスポンデンス分析を用いたモデルの拡張についても実施する。 (3)「各種予測手法の精度向上、改良」本テーマではこれまでに、提案した①GAによる線形モデルと非線形モデルを組み合わせたトレンド除去手法+最小分散指数平滑化定数を用いた予測、②ニューラルネットワークを用いた予測、の2手法について、各種データを用いて精度の検証を行ってきた。本年度は、③マハラノビス汎距離を用いた指標、を導入した内容を論文にまとめ、論文誌に投稿する計画であったが、これを達成できている。
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Strategy for Future Research Activity |
(1)「店舗における最適商品棚配置問題」今後は、実店舗における理論検証ケースを増やしてゆく。また、本理論を拡張し、商品回転率の最大化および販売確率の最大化、という2つの目標関数からなる数式モデルを立案してゆく予定である。 (2)「ブランド選択推移構造の分析」。今後は、モデルデータを使用した検証パターンを充実させ、消費者が想定するランク基準を新たに取り入れたモデルの検証を行う。また、本年度に作成した調査票を用い、ブランドバッグ購入について実データを収集、これをモデルに適用する。さらにランク基準として、実際の価格以外にも複数の指標を設け、同時に分析することを想定しており、マルチコレスポンデンス分析を使用することでモデル拡張を行う予定である。収集した購買データは、1次、2次、3次の購買データを用いた行列モデルにも適応し、これまでに提案してきた複数のモデルを比較検討する。 (3)「各種予測手法の精度向上、改良」①GAによる線形モデルと非線形モデルを組み合わせたトレンド除去手法+最小分散指数平滑化定数を用いた予測、②ニューラルネットワークを用いた予測、③マハラノビス汎距離を用いた指標、についてさらに事例検証を深める。また、これらの予測結果と、ARIMAモデルによる予測結果とを比較することを考えている。データを累積した時系列を対象に、間歇データ予測を実施する。ARIMAモデルにおけるAICによる次数決定部分でのGA手法適用についても検討している。各種工夫が埋め込まれた新規開拓手法のほうが予測精度が高いことが期待される。
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Causes of Carryover |
平成27年度は春から妊娠しており、長らく体調がすぐれなかった。また、出産にあたり産休を取得したこともあり、学会発表などをはじめとして出張に行くことができなかった。そのため、旅費の使用額に大幅な変更が出たことが主な理由である。
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Expenditure Plan for Carryover Budget |
次年度はAPIEMS(台湾にて開催)などの国際学会への出席を予定しているため、旅費が必要となる。また、その他研究に必要とされる書籍や消耗品も購入する。
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Research Products
(10 results)