| 研究課題/領域番号 |
23K01663
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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07090:商学関連
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| 研究機関 | 流通科学大学 |
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研究代表者 |
綿貫 真也 流通科学大学, 商学部, 教授 (10844243)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2025年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
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| キーワード | ブランドラブ / 消費者神経科学 / メタアナリシス / ブランドリレーションシップ / ブランドエクイティ / ニューロマーケティング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，消費者の潜在意識を捉えるために，MRI（magnetic resonance imaging /核磁気共鳴画像）装置，脳波計を使用し，脳神経活動画像，脳波計を使用し，ブランドラブが生まれてから，終焉を迎えるまでの各ラブステージにおける消費者心理の普遍性と変動性を捉え，モデル化を試みる．さらに，潜在意識の解釈には，機械学習手法を適用した神経解読モデルを構築する．これにより，脳神経活動パターンから顕在情報を予測することが可能となり，任意に取得した脳活動状態に対して，該当するラブステージの推測が可能となるだけでなく，同時に取得した顕在情報から脳活動を推定することも可能となる。
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| 研究実績の概要 |
脳の活動パターンから，ブランドラブの初期，発展期，安定期を予測するための機械学習モデル開発に際して．予備的なモデル開発を行った．その際に，脳賦活データとして，公開されている論文に掲載されている脳賦活座標情報を用いて，ブランドエクイティに関する脳活動パターンを予測するための機械学習モデルを提案した．脳賦活情報を特徴量として扱う際には，データが極めてスパース（疎）であることがボトルネックとなるが，本研究では，sPLS-DAを適用することで，問題点を克服し，良好な結果を得た．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
MRIの予備実験が完了し，MRIのパラメータ設定に目処がつくことが予測されるため．また，若手研究にて支援いただいた研究結果を活用することで，研究対象の的を絞ることができているため．
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| 今後の研究の推進方策 |
メタアナリシスを実施することで，ブランドラブのライフサイクルに特徴的な脳活動部位を特定し，関連する心的過程を精緻に推察することができる．具体的には，美意識とブランドラブのダイナミクスとの関係性を脳活動分布の観点から明らかにすることは，ブランドラブの心的なダイナミクスを明らかにする上に重要な研究となる．美的意識はブランドとの出会いを含めた初期においては，選択・選好に大きな影響を及ぼすことが考えられるが，展開期，安定期と関係性が進展すると，その影響はどのように変化するのか？この問いは，ダイナミクスを研究することで，ブランドラブの展開，安定性に対して，デザイン・美的意識がどの程度，寄与するのかを明らかにする上で有効な示唆を得ることができる．
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