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本研究は、ターゲットとなる視聴者層の"CM認知率"や"リーチ(到達)"を最大にするようにTVコマーシャルの時間帯別の投入量を求める問題を確率フロンティア・モデルにおける最適化問題としてとらえ、データ包絡近似最適(DEAP)モデルによって時間帯別の投入量を求めるものである。数値実験により、確率フロンティアの確定部分(期待値)がCobb-Douglas型、非Cobb-Douglas型の場合における最適問題へのDEAPモデルの有効性を検討したのち、 1.過去のコマーシャル・データから、DEAPモデルによって確率フロンティアの確定部分(期待値)を推定し、コンプロマイズ・プログラミングにより投入量の制約のもとで複数の"CM認知率"を同時に最大にできない状況での各時間帯別投入量の妥協解を示した。
2.個人視聴率データに基づいて時間を細分割した小区間(dayparts)内の露出確率を推定することによって、ターゲット・セグメントへのリーチ(到達)を最大にするコマーシャルのdaypartsへの最適投入計画は、理論的には組み合わせ最適問題として定式化できるが、計算量が膨大になり実用的でない。そこで、シミュレーションによって各daypartsにおけるコマーシャルの投入量(入力)を発生させ、簡単なモデルによってターゲット・セグメントへのリーチ(出力)を推定し、それにデータ包絡モデルを使ってフロンティアを近似する現実的な方法を提案した。
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