| 研究課題/領域番号 |
22H00056
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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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 |
中区分7:経済学、経営学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京理科大学 |
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研究代表者 |
照井 伸彦 東京理科大学, 経営学部ビジネスエコノミクス学科, 教授 (50207495)
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| 研究分担者 |
ウィラワン ドニ・ダハナ 大阪大学, 大学院経済学研究科, 教授 (90432426)
伴 正隆 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 准教授 (50507754)
李 銀星 東北大学, 経済学研究科, 講師 (00845084)
五十嵐 未来 大阪大学, 大学院経済学研究科, 講師 (30925326)
佐藤 忠彦 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (40400626)
石垣 司 東北大学, 経済学研究科, 准教授 (20469597)
長谷川 翔平 法政大学, 経営学部, 准教授 (30712921)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
34,710千円 (直接経費: 26,700千円、間接経費: 8,010千円)
2024年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
2023年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
2022年度: 6,890千円 (直接経費: 5,300千円、間接経費: 1,590千円)
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| キーワード | 異質性モデリング / 機械学習 / ネットワーク / 意思決定 / 消費者行動 / ベイズ統計 / 大規模データ / テキスト解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、多様で大規模な情報を融合させ、マーケティングサイエンスおよび機械学習の新しい理論や手法を異質性モデリングを組み込みながら統合し、学術的にも貢献しかつ現代の実務的要請にも応える大規模情報対応可能なマーケティング意思決定モデルを組織的に研究する。実務家連携や独自実験を通じたデータを取得して分析し、研究成果は海外の先端的研究者から評価を随時受けて研究の質を担保しながら国際発信する。
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| 研究実績の概要 |
消費者行動マーケティングモデルと機械学習を利用した大規模情報対応型モデルの統合して新しいモデルおよび理論の構築を目指す本研究課題について、計画された５つの研究モジュールに関し、本年度は(i) 大規模データ対応型の消費者異質性モデリングおよび(ii)機械学習のマーケティングモデル化の基礎研究として文献調査および(iv)データ取得に向けた実務家連携によるデータ取得について研究を実施した。具体的な個別の研究成果は下記の通りである。
・オフラインおよびオンライン市場における消費者の購買行動に関し、関連購買の発生における動機付け，店舗ロイヤルティ，およびマーケティング施策の相対的な役割を明らかにした。・消費者行動・態度のメカニズムを解明を目的として同一説明変数に対する複数の異質な回帰係数を同時に推定可能にする階層ベイズ回帰モデルを提案し、その意義を明らかにした。・購買ビッグデータから消費者行動に至るメカニズムについて、消費者の心理状態の一つである解釈レベルが消費行動に与える影響の実証分析を行った。・Q&Aサイト利用者のサイト利用行動について，投稿した質問文テキストから推定した利用者の関心事とその利用者のサービス継続利用動向の関係を機械学習モデルにより分析して新たな知見を得た。・Word2Vecをベースにした推薦システムを拡張して大規模なID-POSデータにおける解釈、および推薦精度を高めるマーケティングモデルを提案した。またモデルの階層構造として消費者属性を用いることにより、消費者の特徴と好む行動パターンとの関係性についての知見も得た。・社会ネットワークを形成する行動とユーザー生成コンテンツを投稿する行動が互いに影響し合う共進化構造のモデルを開発し、ネットワーク形成およびコンテンツ生成行動の数値情報が持つ影響について新たな知見を得た。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
本課題に関する研究論文計8件（うち査読付論文 7件／うち国際共著論文 1件）、学会報告計9件（うち国際学会 3件）、〔図書〕 計3件の成果を挙げており、おおむね順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は各自の個別研究を相互に共有できる打合せの機会を増やしながら組織的に研究を展開する。さらに本プロジェクトの実務家連携活動により、企業が立ち上げから運用するサービスプラッフォームに関する貴重なデータの供与が得られたので、このデータを中心に研究課題に関するサブテーマについてメンバー間で共同研究を立ち上げ、本研究課題を強力に推進する。
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