| 研究課題/領域番号 |
24K07935
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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 | 上智大学 |
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研究代表者 |
山下 遥 上智大学, 理工学部, 准教授 (90754797)
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| 研究分担者 |
後藤 正幸 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40287967)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 強化学習 / 実験計画 / ビジネスアナリティクス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，ウェブマーケティングにおいて，ユーザーごとに最適な施策を明らかにするための効率的な強化学習のフレームワークを提案していく．これにより，ユーザーの購買意欲を効果的に刺激し，購買につなげるためのアプローチを確立させることを目的とする．具体的な研究の流れは以下のとおりである．まずは複数種類考えられる施策をどのように講じることが効果を最大化するのかを明らかにするための実験計画法の提案を行い，施策をユーザーごとに適用する場合の最適な適用法の開発を行う．また，実験の効率化のために被験者を削減しうる実験計画法へと発展させる．さらに実際にECサイトと協働で実証分析を繰り返し，妥当性を検証していく．
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