経済学における因果的機械学習を用いた最適ターゲティングの構築と評価

• 研究課題/領域番号: 24K04823
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分07030:経済統計関連
• 研究機関: 専修大学
• 研究代表者: CHEN Jauer 専修大学, 経済学部, 准教授 (70837757)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: 因果的機械学習 / ターゲティング / 計量経済学

研究開始時の研究の概要

因果的機械学習を駆使して、異質処置効果を推定し、最適なターゲティングル一ルを開発することを目指します。電子商取引企業との協力で、マーケティング戦略を目的としたA/Bテストを行い、デジタルランダム化比較試験データを生成します。このデータと因果的機械学習手法を活用し、異質効果を特定し、観察可能な特徴または潜在的な因子に基づいて特定のターゲティングルールを提案する。ターゲティングルールの効率をさらに評価するため、A/Bテストを再実施します。この反復的なアプローチ、または adpative experiments により、さまざまなターゲティングルールを並置し、その有効性を確認します。