| 研究課題/領域番号 |
26330357
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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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| 研究分野 |
ウェブ情報学・サービス情報学
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
椿 美智子 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (20221418)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2015年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2014年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 経時的タイプ別サービス効果分析 / タイプを考慮したサービス・プロフィット・チェーン / 批判的思考スキルによるタイプ別分析 / 学修プロセスデータ分析 / 感情階層図によるプロセス設計 / 従業員によるサービス効果の異質性分析 / 販売方法ネットワーク分析によるタイプ分類 / 顧客・学習者の興味の異質性 / 英語学習のプロセスログデータ / 学習興味の特徴量 / Factorization Machines / 高大接続 / 都市施設・住宅情報・市民意識データの組み合わせ / 定住意識の地域差 / 階層一般化線形混合モデル / 従業員の売り方によるタイプ分類 / 顧客タイプ / 従業員タイプ / 学習者タイプ / 地域差 / ベイジアンネットワーク / 価値観タイプ / タイプ別サービス効果分析 / 顧客タイプと従業員タイプの組み合わせ分析 / 批判的思考力の育成分析 / 顧客購買行動ビッグデータ / 販売ネットワーク分析 / 時系列購買関連分析 / 顧客と従業員のマッチング / 従業員別価値観・能力分析 / サービスコミュニケーション / 英語４分野の関係分析 / 批判的思考スキルによるタイプ / 学習プロセスログデータ分析 / 感情階層図 / タイプ別教育・学習効果分析 / 教育コミュニケーション / 顧客・学習者の異質性 / 経時的サービス効果分析 / サービス・サイエンス / キャリア特性データと学業成績との関係 |
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| 研究成果の概要 |
本研究の成果は，時代のニーズに合わせて，顧客タイプ別サービス効果分析システムに対して，多様な分析対象や分析目的，データ構造によって，下記のような幅広い拡張ができたことである。1)経時的分析への拡張，2)原因系のみでなく結果系変数でのタイプ分類への拡張，3)階層的タイプ別効果分析への拡張，4)顧客のみでなく従業員タイプ別サービス効果分析への拡張，5)サービスプロセス設計における顧客に与える感情効果に基づくタイプ分けへの拡張，6)大規模データに基づくタイプ別サービス効果分析への拡張，7)分析対象の拡張(顧客購買データ，従業員データ，学習・教育データ，キャリア能力データ，地域データ等)等である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
サービス分野の世界経済に占める割合が大きくなり，人々の価値観，ライフスタイルも多様化してきた。そのため，企業視点で顧客をセグメントするのではなく，顧客視点で顧客タイプ別にサービス効果を分析することが重要になってきているが，そのような分析を詳細に行うことは手間がかかるため，あまり行われていない。顧客視点での分析により，顧客はより自分の価値観やライフスタイルに適したサービスや製品を手に入れることができ，使用価値が高まる。ビッグデータ活用も重要な時代となり，本研究成果で、多様なデータに対応した顧客タイプ別サービス効果分析システムに様々な角度から拡張できたことは、学術的意義や社会的意義が非常に大きい。
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