| 研究課題/領域番号 |
16K17111
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
経済政策
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| 研究機関 | 一橋大学 |
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研究代表者 |
川口 康平 一橋大学, 大学院経済学研究科, 講師 (70770866)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
中途終了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2018年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 計量マーケティング / 産業経済学 / 経済政策 |
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| 研究実績の概要 |
(課題 1) 店舗マネージャーへのデータ分析教育の効果の測定，(課題 3) 組織的・能力的制約下の企業の価格設定行動，に関しては，協力企業の事情により中止となった．(課題 2) 需要推定・商品選択における「現場の知識と経験」と AI の効率性の比較に関しては，半年間のフィールド実験を終え，解析用のデータが出揃った．このフィールド実験では，ひとシーズン内の自販機の売れ筋商品選択を多椀バンディット問題と捉え，データ分析による商品選択戦略と，人間の判断による商品選択戦略のパフォーマンスを比較している．また，どのような時に，現場の専門家がデータ分析によるアドバイスを聞き入れてくれるかについても検証している．具体的には，自販機営業地域ごとに配備された現場の専門家にあらかじめ新商品の自営業地域での売れ行きの予想をヒアリングしたうえで，自販機営業地域をランダムに，今まで通り現場の専門家の判断で商品選択を行う統制群，データ分析による商品選択戦略の推奨を行った治験群I，あらかじめヒアリングした現場の専門家の予想を初期信念として組み込んだデータ分析による商品選択戦略の推奨を行った治験群II，に分けて，現場の専門家の商品選択行動がデータ分析の推奨結果によってどう変化するか，それによって前年同期比売上などの成果が改善するかを分析した．現時点での分析結果によると，治験群Iと統制群では現場の専門家の行動にも前年同期比売上にも統計的な違いは見られない一方，治験群IIでは現場の専門家がデータ分析の推奨結果に対し有意に多く反応しており，前年同期比売上もより伸びていることがわかった．これは，データ分析結果を成果に結びつける際に，現場の専門家の意見を尊重してアルゴリズムに組み込むことの重要性を示唆している．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
(課題 1) 店舗マネージャーへのデータ分析教育の効果の測定，(課題 3) 組織的・能力的制約下の企業の価格設定行動，に関しては，協力企業の事情により中止となった，という意味でやや遅れている．しかし，今回の研究計画を通じて様々な企業と連絡をとりあう中で，科研費の申請段階では計画になかった企業との共同研究プロジェクトが複数立ち上がっている．(課題 2) 需要推定・商品選択における「現場の知識と経験」と AI の効率性の比較に関しては順調に推移しており，概ね数ヶ月以内に論文の投稿まで行えそうな状況となっている．
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| 今後の研究の推進方策 |
(課題 2) 需要推定・商品選択における「現場の知識と経験」と AI の効率性の比較に関しては，現在，結果の解釈を補強するために，フィールド実験対象となった現場の専門家に対する事後的なサーベイ調査を行っている．このサーベイ調査結果の取得と解析を待って投稿用の論文を書き上げ，国際的な査読付き学術誌への投稿を行うとともに，各種国際コンファレンス，大学セミナーなどで発表して論文の記述を洗練させる．当初想定した課題のうち二つが中止となったが，その代わりに，当初は予定になかった企業との共同研究が持ち上がっている．こちらに関しては，現時点から，取得したデータの解析作業に入る予定である．
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