| 研究課題/領域番号 |
20H01537
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07080:経営学関連
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| 研究機関 | 学習院大学 |
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研究代表者 |
白田 由香利 学習院大学, 経済学部, 教授 (30337901)
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| 研究分担者 |
永島 正康 立命館大学, 経営学部, 教授 (20745202)
吉浦 裕 電気通信大学, その他部局等, 名誉教授 (40361828)
山口 健二 日本大学, 経済学部, 講師 (50582285)
チャクラボルティ バサビ 岩手県立大学, その他部局等, 特命教授 (90305293)
澤口 聡子 福知山公立大学, 地域経営学部, 教授 (90235458)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
11,700千円 (直接経費: 9,000千円、間接経費: 2,700千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 7,800千円 (直接経費: 6,000千円、間接経費: 1,800千円)
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| キーワード | 企業行動構造 / Shapley値 / SHAP / 機械学習 / XAI / 特性関数 / SCM / 可視化 / 企業行動行動 / 回帰分析 / SHAPアプローチ / 企業分析 / 回帰分析の可視化 / レジリエンス / 企業行動分析 / 企業行動特性抽出 / 回帰と分類 / 有意性と重要性 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は機械学習手法の経営における企業分析への適用を推進するために既存の分析手法、特に決定樹木系アルゴリズムの改良とその可視化を行い、伝統的回帰手法の限界の克服のための一助となることを目指す。 経営学では物理法則の様な再現可能な理論はまだ確立されていない。経営学では実地調査等の仮説形成のための帰納法的アプローチと仮説検証型統計手法が主流である。それが政策立案、事前的経営努力等の領域で曖昧さを残したままの状況での意思決定や実践を強いることになっている。本研究は、企業行動構造の分析における、データに裏付けられたより意味のある仮説の形成とその立証を支援する機械学習手法の援用を高めることを目的とする。
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| 研究実績の概要 |
（1）国際会議でのShapley値による解析のスペシャル・セッションを開催：Shapley値によるAI回帰分析結果解釈の手法を普及させるため，国際会議IIAI 2023にて， Special Session“Shapley Value Technology for Business Data Analysis”を組織した． 社会科学，経済経営分野など広い分野で回帰及びShapley値を用いる技術について討論をかわした．セッション・オーガナイザーは，白田， Basabi Chakraborty (南インド，マダナパレ工科大学計算機学部学部長), 富田純一 (東洋大学教授)．セッションでは，Shapley値による分析論文４篇の発表がなされた．白田の発表，分担の企業行動分析に関する山口(分担者)の単著，JOMSAのDX研究会の世話役である富田教授の発表，白田が国際共同研究を行っているインドネシア大学のProf Riri Fitri Sariの発表で，分野は異なるがいずれもShapley値による結果の解釈を行っている．
（２）本研究のWEBの公開
（３）南インドにあるマダナパレ大学でオンサイト・ワークショップ：7月下旬に白田，橋本，久保山の3人でインドに渡航し，マダナパレでバサビ他，同大准教授Prof Sreekanth, とShapley値を使ったSDGｓ関連の回帰分析について議論を行った． 2024年3月9日から16日まで，学習院大にProf Sreekanthが来訪し，Shapley値を使ったインド企業の分析を共同で行い，そのときに，Shapley値の教え方を白田がProf Sreekanthに教えた．これにより，Prof Sreekanthが1日ＷＳを開催するなどして，Shapley値の使い方をインドで広める予定である．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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