【研究分野】社会システム工学・安全システム

【研究領域課題番号】26282090 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ビジネスアナリティクス / 大規模データ / ビッグデータ / マーケティングモデル / 経営情報分析 / レコメンデーション / 経営工学 / 統計モデル / Webマーケティング / 機械学習

【研究成果の概要】

本研究では，大規模かつ多様なビジネスデータの分析技術（ビジネスアナリティクス）の体系化と深化を研究の目的とし，様々なビジネスデータに対応した分析モデルの提案と評価を行った．具体的には，１）ECサイトのデータベース情報を対象とした情報分析技術の開発，２）テキストデータとして蓄積されるマーケティング情報の分析技術の開発，３）情報推薦のための統計モデルの開発，４）情報検索や推薦の技術を活用したWebマーケティングモデルの理論解析，５）高次元かつ疎な大規模データを対象とした分析手法の開発，６）プライバシー保護データ解析の方法論の開発，などの個別研究課題を軸として研究を推進した．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2014-04-01 - 2017-03-31

【配分額】15,730千円 (直接経費: 12,100千円、間接経費: 3,630千円)

【研究分野】商学

【研究領域課題番号】25245054 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

大規模データ / ソーシャルメディア / 消費者相互作用 / 口コミ / テキスト情報 / マーケティングモデル / 大規模ビジネスデータ / CRM / ビッグデータ / ベイズモデリング / トピックモデル / 情報統合 / 非構造データ / ソーシャルメディアデータ / スパースデータ / 口コミ効果 / 大規模情報 / ＣＲＭ / 消費者行動 / 構造・非構造データ / 市場反応

【研究成果の概要】

構造化データ（数値）を中心としたこれまでのCRMモデル研究にTwitterやSNSなどソーシャルメディアの非構造データ（テキスト）を取り入れ、これら異なる種類の情報を統合することによりモデルを高度化して消費者間の相互作用を含む行動プロセスの解明の研究を行い、消費者行動に関する新しい知見と非構造データを含む大規模データに対応可能な新しいマーケティングモデルを開発した。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2013-10-21 - 2017-03-31

【配分額】41,340千円 (直接経費: 31,800千円、間接経費: 9,540千円)