概要

企業が発展するためには、提供する製品の質、サービスの質を向上させる努力が必要不可欠となります。

その際に、データ分析を基礎とした議論は有効なアプローチとなるでしょう。しかしながら、企業が提供する製品の質やサービスの質を表すクォリティ・データを分析する際には、多くの困難が存在します。例えばデータの数の問題、データの質の問題、分析手法の問題等々、たくさんの問題点が待ち受けております。そうしたクォリティ・データに対して新たな解析技術の開発を行うことで、社会への貢献を目指しております。

これまでの研究において特に力を入れているのは以下の3つのテーマです。

（１）機械学習に基づくビジネスアナリティクス
（２）ビッグデータのスモールデータ化のための統計的手法
（３）統計的手法に基づく品質管理

これらの研究内容に対して様々なアプローチから研究を展開しております。

応用例

これまでの研究の応用例として、ファッションECサイトにおけるバーゲンハンターの行動分析モデル、グルメサイトにおける口コミの投稿件数の分析モデル、就職ポータルサイトにおける企業と学生のマッチングモデルなどを構築しております。

今後の発展性

上記の研究内容に対して、基礎的な技術を確立する研究、そして、実問題へ応用し、活用する研究の2種類のタイプの研究を展開していきます。また、様々な企業が抱えているデータ解析に対する難しさについて共同研究の形で共に考えながら学問、およびビジネスへの貢献をしていきたいと考えております。

研究設備

市ヶ谷本館207B室で学生たちと一緒に研究を進めております。

共同研究・外部機関との連携への期待

データの取得はできたものの、どのように分析すればよいのか分からない、現在までの分析手法では、データの特性をうまく表現できないなどの問題をお持ちの方がいらっしゃいましたら、共同研究という形で問題を解決するお手伝いをさせていただければと考えております。

関連特許・論文等

• 劉 佩潔，山下 遥，岩永二郎，樽石将人，後藤正幸, “グルメサービスにおけるレストラン推薦投稿へのリアクション数増加を目的とした潜在クラスモデル分析”，情報処理学会論文誌, Vol.59, pp. 211-226, 2018.

• 坂元哲平, 山下遥, 後藤正幸, 荻原大陸, “就職ポータルサイトにおける企業のアピールポイントと学生の志望理由のマッチング分析モデルに関する一考察” , 情報処理学会論文誌, Vol.58, pp.1535―1548, 2017.

• 山下遥, 鈴木秀男, 「セール品に注目した顧客の購買行動の解析－2値データのクラスタリングを考慮したロジスティック回帰分析－」, オペレーションズ・リサーチ, vol.60, pp. 81-88, 2015.