• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2021 年度 実績報告書

時空間共有型サービスのためのパーソナライズドプライシング

研究課題

研究課題/領域番号 20H04248
研究機関国立研究開発法人理化学研究所

研究代表者

波多野 大督  国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 特別研究員 (10709728)

研究分担者 原 聡  大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (40780721)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2024-03-31
キーワード協力ゲーム理論 / 回帰問題 / 説明法
研究実績の概要

本研究課題では,3つの課題(研究課題1:個々の利用者の特徴量に応じた価格設定,研究課題2:需要予測に基づく適応的価格設定,研究課題3:価格設定の妥当性の説明)のうち,研究課題1に関連した,個々の利用者の特徴量に応じた価格設定に関する研究として,組合せ特徴量に依存した価格推定問題の定式化とそのアルゴリズムの構築に着手した.具体的には,以下の2つの研究に取り組んだ.
(1)アルゴリズムの構築にあたり,まず,従来の協力ゲームを用いた表現を拡張することから開始した.つまり,価格設定として,協力ゲームのシャプレイ値を価格とする方法である.問題点の一つは協力ゲームではプレイヤーの特徴の組合せに依存した利得を表現できないことであった.これは例えば,タクシーシェアにおいては同性同士で利用する方が好まれる状況などを指す.これを解消する方法として,ロバース拡張を用いてゲームを拡張する方法を提案した.これにより,従来では,距離に応じた価格設定しかできなかったが,ロヴァース拡張により距離だけではなくプレイヤーの特性の組合せに応じて価格を変えることが可能となる.
(2)上記で提案したロヴァース拡張後の協力ゲームに対するシャプレイ値を計算する方法として,シャプレイ値の新しい積分表現とその計算のための効率的なサンプリングアルゴリズムを提案した.また,この手法はタクシーのシェアのみならず,他のプレイヤーと協調が必要なクラウドソーシングにおける報酬配分などにも利用できる可能性を示した.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

問題設定の提案ならびにそのアルゴリズムの開発ができており,人工データにおける実験で効率的に計算できることが確認できている.今後はタクシーシェアなどの実データを用いて実験を行い,その結果をまとめ国際会議や論文誌等に投稿する予定である.

今後の研究の推進方策

上記で述べた通り,タクシーシェアなどの実データを用いた実験を予定している.その後,適用可能な応用例を増やすために,ロヴァース拡張を一般化した問題設定の提案とそのための解法の開発を予定している.

URL: 

公開日: 2023-12-25  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi