| 研究課題/領域番号 |
21K14368
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| 研究機関 | 青山学院大学 |
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研究代表者 |
高澤 陽太朗 青山学院大学, 理工学部, 助教 (20871130)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | フードデリバリー / 数理最適化 / フードテック |
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| 研究実績の概要 |
本年度では、以下の成果を得た。
(A) 在庫コストや機会損失を表すことができる期待値関数に関して精度と利用する線形関数の数に保証のある区分線形近似の方法
フードデリバリーに限らず在庫管理の文脈における最適化では、機会損失や在庫コストを扱うことが多い。これらのコストは需要という不確実な値を含む期待値からなる非線形関数として表現されるため、整数計画などのモデルに組み込む際には区分線形近似などを用いて近似されることが一般的である。従来、区分線形近似を利用する場合は、「精度」と「区分線形関数を構成する線形関数の数」が前もってわからないため、予備実験を行い、適当な区分線形関数の数を決めることが多い。本年度の研究では、これら二つの指標に関して前もって保証のある区分線形近似の方法を提案した。この結果は学会で発表し、現在論文執筆中である。
(B) SNSとアンケートを用いたフードテックに関する消費者意識の研究
本研究課題で対象としているフードデリバリーサービスはフードテックと呼ばれる領域に分類される。フードテックは日本において強くは浸透しておらず、普及のためにはシステムの最適化といったサービスの改善はもとより、消費者側の意識の把握が重要と考えられる。本研究では前年度から引き続き、SNSとアンケート調査を用いてフードテックに対する消費者意識の調査を行った。これらの結果は国際・国内学会で発表し、前年度と本年度の結果をまとめた論文を現在執筆中である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
得られた成果に関しては本年度中に論文投稿まで終える予定であったが、年度末の代表者の研究機関の異動準備等により、研究活動に若干の遅れが出た。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度得られた成果を論文にまとめ、投稿する。
フードデリバリーにおける注文のバッチサイズや割り当ての決定アルゴリズムの結果をまとめ、学会発表や論文投稿を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究の進捗上、本年度に論文投稿を行う予定が変更となり、次年度使用額が生じた。来年度に論文投稿費として利用する予定である。
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