| 研究課題/領域番号 |
19K04887
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
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| 研究機関 | 千葉工業大学 |
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研究代表者 |
齊藤 史哲 千葉工業大学, 先進工学部, 准教授 (30625132)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 顧客満足度 / 機械学習 / テキストマイニング / データマイニング / シズルワード / オノマトペ / マーケティング / ニューラルネットワーク / 自然言語処理 / 顧客の声 / データサイエンス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では自然言語処理の分野において近年盛んに利用されているWord2Vec，LSTMなどに代表される深層学習モデルを用い，レビューデータにおける特徴的な表現の抽出ならびにそれらを用いた意思決定支援ツールの構築を目指している．主な解析対象は，製品評価において用いられる評価表現ならびに顔文字やオノマトペ，シズルワードといった感覚的な表現である．これらの表現間の関連性や特有の性質をカスタマーレビューやSNS上の書き込みなどを対象として解析を進めていく．各研究対象においては単なるモデル構築に終始せず，感性工学・認知科学・経営学などのドメイン知識も積極的に取り入れ，モデルの学習結果に解釈を与えていく．
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| 研究成果の概要 |
本研究ではクチコミデータや満足度調査に代表される“顧客の声”を対象としたデータ解析に関する研究であり，近年発展が目覚ましいAIの要素技術を用いて製品・サービスに対する評価表現や感性情報などの感覚的な情報の抽出を試みた．マーケティングや新商品開発への応用を想定し，顧客満足度や顧客ニーズに強く結びつくと思われる要因を中心に解析を行ってきた．言語モデルによる単語の解析のみならず，人々の不満に関する投稿や地域ニーズ，感性的な表現（シズルワードやオノマトペ）といった解析の切り口を本プロジェクトの目標にあわせて変えることで新たな解析結果の獲得や解析アプローチの構築を進めてきた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，機械学習の応用研究として顧客の感性を対象としたマーケティング課題に取り組んできた．近年ではWebを通じて大規模な顧客情報を取得できることから，これらを意思決定において有効活用することは重要な視点であり，機械学習の新たな応用対象の開拓とその有用性の確認ができたといえる．さらに顧客価値観や感性的な言語表現に関する研究としても新たなアプローチを提案できたことから，本研究は有益な取り組みであったといえる．
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