研究課題
基盤研究(C)
本研究はマーケティング資源配分全体最適化を行うためのビッグデータ対応型消費者行動モデリングに関する研究を行った。その成果は３つにまとめられる。１．ビッグデータ対応型消費者行動モデリングを進展させた。２．マーケティング資源配分の全体最適化のために解くべき問題のクラスに関する整理を行った。３．商品購買履歴や映画配信サイトの視聴履歴データを用いたマーケティングに関する情報推薦の研究を行った。いずれの研究課題においてもそれぞれのテーマに関する新しい知見が得られた。
商学
学術的意義：大規模な潜在変数を採用したマーケティングモデルを開発・進展させた。そこでは、機械学習法とマーケティングモデルをベイズモデリングにより統合した確率的生成モデルを開発し、実データでの実証を行った。社会的意義：マーケティング資源配分の最適化を議論した。加えて、推薦システムへの応用を行った。そこでは、推薦精度のみではなく、推薦の新規性やありきたりな推薦を行わないため新しい手法を開発した。
