2016 Fiscal Year Research-status Report
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26870738
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| Research Institution | Setsunan University |
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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 – 2020-03-31
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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 |
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| 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を遺伝的アルゴリズムにより定式化している。本年度は主に商品の配置において重複を許さないことを前提に、選択商品数を増やすなど設定をより細かくして検証を行っている。より複雑なケースにも対応できるようプログラムを変更し、交配の世代数を増加させるなどの対応を行った。また、昨年度に引き続き実際の店舗での商品配置をモデルとした分析も行っている。
(2) 「ブランド選択推移構造の分析」本テーマでは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。また、本研究を実際のデータで検証するため、調査票を作成している。今年度は当該調査票の実施および、新たにブランドスニーカーを対象としたブランドシフトデータを集計した。これらを本テーマに当てはめ、論文にまとめて今後発表予定である。加えて、今年度は理論部分においてより複雑なケースを想定し、ブランドシフト時に過去に選択したブランドを考慮に入れることで、将来のブランド選択確率が変化するように、遷移確率の設定を階層化した検証を新規に行った。
(3)「各種予測手法の精度向上、改良」
予測理論部分として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手法を提案している。本年度は新たに旅客データなどでも検証を行った。また、ARIMAモデルを利用した予測結果を充実させ、これら手法の比較として用いている。加えて、②における最適な入力層および中間層の数値を検討するため、これらの値を変化させ分析した論文を新規作成した。
上記3テーマにおける新規内容をまとめた論文は、多くが来年度に発刊予定である。また、来年度学会での発表も予定している。
今年度後半は妊娠にあたり体調が優れず、学会への出席等が難しい状況であった。
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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
(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を遺伝的アルゴリズムにより定式化している。本年度は、理論部分において新たに重複を許さないことを前提とし、棚数や商品数の拡張など、より複雑な状況にも対応し得るようプログラムを変更した。これを用いることで、モデルケースのみならず、実店舗での商品配置においてもより優れた結果を導出することが可能となるため、今後の研究遂行において大きく資すると言える。
(2)「ブランド選択推移構造の分析」本年度は、ブランドスニーカーを対象とした調査票を実施している。今後これらのデータを集計し、論文にまとめる予定である。その他、希少糖に関するデータを本テーマで使用するマルチコレスポンデンス分析に適応し、成果を発表している。また、新しく理論部分において、より複雑なケースを想定した論文を作成した（学会発表および論文発行は来年度を予定）。具体的には、ブランドシフト時に過去に選択したブランドを考慮し、その選択によって将来のブランド選択確率が変化するなど、遷移確率の設定を現実に即してより複雑化したものである。よって、計画は達成されている。
(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、③マハラノビス汎距離を用いた指標、を提案している。本年度はこれらに加え④AICを用いた最適次数によるARIMAモデルでの予測、を提案し、結果の比較検討を行う予定であった。これらの内容は論文として今年度発表しており、計画は達成されている。さらに②における最適な入力層および中間層の数値導出を目的とし、出荷データを用いて検討を行い、論文にまとめた（来年度発刊予定）。計画以上の進展があったものと言える。
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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、今年度作成した新たなプログラムを用い、モデルケースによる検証の拡充および、実店舗における理論検証ケースを増やしてゆく。また、最終的には本理論を拡張し、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、新たに入手した実データの本モデルへの適用を中心にすすめてゆく予定である。これにより、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。さらに理論を拡張し、マルチコレスポンデンス分析を用いた複数軸によるランク基準値を取り入れる。また、それに対応するモデルの作成を実施する。具体的には、消費者による知覚品質以外に、実際の商品価格や、使用されるシーンなどのデータを想定している。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。加えて、顧客満足度がブランドシフトに影響を及ぼすもの、と設定した新規モデルなどの提案も行ってゆく。
(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、④AICを用いた最適次数によるARIMAモデルでの予測、についてさらに事例検証と比較を深め、手法とデータの相性などを分析してゆく予定である。また、今年度より開始した②における入力層と中間層の最適数値導出についても、より検証を深める予定である。今後はARIMAモデルにおけるAICによる次数決定部分でのGA手法適用を実施予定である。データを累積した時系列を対象に、間歇データ予測の実施も計画している。
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| Causes of Carryover |
平成28年度後期から妊娠しており、長らく体調がすぐれなかった。そのため、国際学会発表などへの参加を見送った。結果として、旅費の使用額など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 |
次年度は前期期間中、産前産後休暇および育児休暇を取得予定である。後期から復帰となるため、その後は国内学会および国際学会ISIS2017（韓国にて開催）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なる書籍や消耗品、パソコンなどの設備も購入予定である。
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Research Products
(11 results)
