パスデータの融合による研究フロンティアの創出

2020 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 16H02034
• 研究機関: 関西大学
• 研究代表者: 矢田 勝俊 関西大学, 商学部, 教授 (00298811)
• 研究分担者: 高井 啓二 関西大学, 商学部, 教授 (20572019) ; 宮崎 慧 関西大学, 商学部, 教授 (30635818) [辞退] ; 石橋 健 兵庫県立大学, 社会情報科学部, 助教 (30749221) ; 李 振 関西大学, 商学部, 准教授 (30759923) ; 里村 卓也 慶應義塾大学, 商学部(三田), 教授 (40324743) ; 金子 雄太 同志社女子大学, 現代社会学部, 助教 (40770300) ; 中原 孝信 専修大学, 商学部, 准教授 (60553089) ; 左 毅 関西大学, ソシオネットワーク戦略研究機構, 委嘱研究員 (70633684) ; 市川 昊平 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (90511676)
• 研究期間 (年度): 2016-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: パスデータ / 顧客動線 / データサイエンス

研究実績の概要

本研究の目的は、多様なパスデータと従来の様々なデータを統合することによって、顧客の購入プロセスと購買結果の因果関係を明らかにする消費者行動モデルを構築することである。パスデータとは、顧客動線データ、アイトラッキングデータ、ウェブログデータなど、時系列の状態変化を記録したデータのことである。単一のパスデータを対象にした研究に比べ、多様なパスデータの融合による消費者行動研究は端緒についたばかりである。本提案では、従来、実験室実験によって収集されることが多かったパスデータを実店舗環境のもとで収集し、消費者行動を中心に計算機科学、数理統計の専門家を加えた学際的な研究チームを組織することで、実社会で有用なモデル構築の実現を目指す。
本提案では複数回の実店舗での実験を通して貴重なデータを収集することができ、それらを利用した理論枠組みの構築、ならびに実証研究を実施することができた。具体的な研究トピックとしては、販売促進の効果期間について、顧客の店内行動をもとに厳密に測定する枠組みを提案した。また、従来、店内の顧客の状態がブラックボックスであった顧客の心理的要因について、顧客動線データから状態を推定することによって、顧客の購買行為の理解を深める独自のアプローチを提案することができた。今後、さらに顧客の店内状態に関する動的変化を取り入れながら、さらに新しい消費者行動モデルを提案することが期待される。これらの論文は国際学術誌に採択され、当該分野における重要な成果を達成することができたと言える。

現在までの達成度 (段落)

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

研究成果

• [国際共同研究] 大連海事大学(中国)
  • 国名: 中国
  • 外国機関名: 大連海事大学
• [雑誌論文] Temporal Data Mining in AI-based Patient Navigation Service (2022)
  • 著者名/発表者名: Shusaku Tsumoto, Tomohiro Kimura, Shoji Hirano, Katsutoshi Yada
  • 雑誌名: Proc. of 2022 IEEE International Conference on Big Data 巻: IEEE Press ページ: pp.6239-6246
  • DOI: 10.1109/BigData55660.2022.10020702
  • 査読あり
• [雑誌論文] Sequential classification of customer behavior based on sequence-to-sequence learning with gated-attention neural networks (2022)
  • 著者名/発表者名: Licheng Zhao, Yi Zuo, Katsutoshi Yada
  • 雑誌名: Advances in Data Analysis and Classification 巻: Online First ページ: pp.1-33
  • DOI: 10.1007/s11634-022-00517-3
  • 査読あり / 国際共著
• [学会発表] Temporal Data Mining in AI-based Patient Navigation Service (2022)
  • 著者名/発表者名: Shusaku Tsumoto, Tomohiro Kimura, Shoji Hirano, Katsutoshi Yada
  • 学会等名: 2022 IEEE International Conference on Big Data
  • 国際学会