| 研究課題/領域番号 |
17H07205
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
商学
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| 研究機関 | 新潟産業大学 |
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研究代表者 |
郷 香野子 新潟産業大学, 経済学部, 助教 (80799908)
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| 研究期間 (年度) |
2017-08-25 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 新製品の採用 / 意思決定理論 / 事例ベース / 類似度 / 採用意思決定 / 新製品の普及 / イノベーション / 学習 / 多属性意思決定モデル / 事例ベース意思決定 / 意思決定ルール |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，Gilboa and Schmeidler (1995, 2001)によって提唱された「事例ベース意思決定理論；CBDT」を適用することで革新的な製品を採用するような不確実な状況であっても発売前に新製品の採用を予測できるかどうかを検証した。具体的には，家庭用洗濯洗剤のスキャン・パネルデータを用いて，革新的な製品，改良型製品別に世帯属性から説明する世帯属性(HHC)モデルとCBDTモデルのあてはまりを比較した。この結果，革新的な製品の場合のみCBDTモデルの方が予測力が高いこと明らかにされ，CBDTを用いることで革新的な製品であっても発売前に予測が可能であることを確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
(1)革新的な製品はまったく新しい製品カテゴリを創造する製品であり，発売前にこの多属性を評価することは困難である。これに対し，本研究はCBDTを適用することで発売前であってっも革新的な製品を採用を予測できることを示した。
(2)マーケティングの現場では，機械学習と統合する形でオートメイションでのマーケティング意思決定が進行している。しかし，これらのアプローチは技術主導で進行し理論的背景が不足している。これに対し，本研究は理論に基づいて，過去の購買行動データのみから新製品の採用を予測する方法を提案した。
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