| 研究課題/領域番号 |
21K14368
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| 研究機関 | 明治大学 |
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研究代表者 |
高澤 陽太朗 明治大学, 経営学部, 専任講師 (20871130)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 区分線形近似 / 在庫管理 / フードテック |
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| 研究実績の概要 |
本年度では、前年度から引き続き以下の成果を得た。
(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かが多い。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。前年度の研究では、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。本年度では、これらの結果を一般の凸関数に対して拡張し、論文執筆を終えた。論文は現在投稿中である。
(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。本年度では、去年度までの研究結果をまとめ、論文執筆を終えた。論文は現在投稿中である。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
4: 遅れている
理由
代表者の研究機関の異動による初年度の講義負担が大きく、当初年始に投稿予定であった論文の投稿が年度終わりとなってしまった。
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| 今後の研究の推進方策 |
科研費の延長を行った期間で、投稿準備中であったフードデリバリーの最適化に関する論文の投稿を行う。その他の投稿中の論文2編に関しての対応を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研本年度に論文投稿の採択まで辿り着けなかったため、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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