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本学経営情報システム研究所の研究会が開催されました


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「マーケティング分析」をテーマとした本学 経営情報システム研究所の研究会が、11月3日(金曜日)にパシフィコ横浜で開催されました。
日本経営工学会においてオーガナイズドセッションを設定し、研究所研究会を兼ねて実施しました。
下記の5件の発表を行いました。
講演者氏名 講演タイトル 所属
大久保 あかね Hypothesis Testing for the Questionnaire Investigation on Tourists’ Behavior 日本大学短期大学部
鈴木 孔明 Utilization of Genetic Algorithm in Allocating Goods to Shop Shelves Under the Case of Cup Noodles 株式会社 オンリースカイ
静岡大学大学院人文社会科学研究科
樋口 友紀 The Method to improve Forecasting Accuracy by Using Neural Network with an Application to the Production Data of Udon Noodles 摂南大学
石井 康夫 Text Mining Analysis on a Questionnaire Investigation for Rare Sugars 大和大学
竹安 数博 SIMPLIFIED MACHINE DIAGNOSIS TECHNIQUES BY THE ABSOLUTE DETERIORATION FACTOR 常葉大学
1.13:20-13:40 「Hypothesis Testing for the Questionnaire Investigation on Tourists’ Behavior」
日本大学短期大学部 教授 大久保 あかね (前 本学教授)

第25回河津桜まつりは平成27年2月10日から3月10日まで開催され、期間中の訪問客数は801,330人で対前年109%であった。河津さくら祭り期間中には、河津駅から桜並木を結ぶ沿道に約150店舗の飲食や土産物などの出店が並ぶ。また、B級グルメや伊豆の踊子撮影会などのイベントも開催される。
ほぼ同じ時期に隣の東伊豆町稲取では、第18回雛のつるし飾りまつり(1月20日~3月31日)が開催されている。
このタイミングに合わせ、伊豆半島南部を訪れた観光客を調査対象として、2月21日・22日に調査を実施した。調査は河津さくら祭り会場内の2カ所(観光交流館とさくらの足湯処)と会場近くの峰温泉墳湯公園の他、伊豆急行の駅構内(伊豆稲取駅、河津駅、伊豆急下田駅)の合計6カ所に調査員をそれぞれ2名配置して実施した。調査員によるヒアリング及び回答者によるアンケート自記入方法。有効回答数478。これに対して、統計的仮設検定を実施した。7つの仮説に対して5つの帰無仮説が棄却された。ほぼ狙い通りの結果を得ることができた。
2.13:40-14:00 「Utilization of Genetic Algorithm in Allocating Goods to Shop Shelves Under the Case of Cup Noodles」
株式会社 オンリースカイ 代表取締役 鈴木 孔明 (前 竹安ゼミ、現 静岡大学大学院)

店舗における商品の陳列の仕方は売上に大きく影響を及ぼす。どの棚位置にどの商品を置くと、販売確率が高くなり、ひいては販売利益を最大にできるかは組み合わせ最適化問題となる。この問題に対しては、遺伝的アルゴリズムのアプローチなどが有効な方法として考えられる。本論文では、コンビニエンスストアにおけるカップヌードル棚における商品の最適な棚配置問題について取り組んでいる。184世代目で収束し、最適解が得られた。
3.14:10–14:30 「The Method to improve Forecasting Accuracy by Using Neural Network with an Application to the Production Data of Udon Noodles」
摂南大学 経営学部 准教授 樋口 友紀

本論文では,階層型ニューラルネットワー クを用いて,販売データを予測する際、予測誤差が最小となる中間層はどうであるかを検討している。データが大きく変化するものは,精度よく学習できないことが判明したため、同一データを複数個連続に配置させて全体のデータ量を大きくすることで緩やかに変化するデータに変形させて学習させる手法を試みた。生うどん等の販売データをもとに実験を行い、比較的中間層を大きく取ったほうがよい結果を得られることが判明した。
4.15:10–15:30 「Text Mining Analysis on a Questionnaire Investigation for Rare Sugars」
大和大学 政治経済学部 教授 石井 康夫

近年、希少糖の健康増進面や医療分野における効能が注目され、利用拡大と共に、多くの研究が行われている。しかし、それらの研究は、希少糖に関する専門的な医学的効用の研究が中心で、希少糖に対する一般生活者の意識や利用実態、利用時の評価や要望事項等を実証的に分析した研究は見当たらない。
現在希少糖は、一般生活者にはまだ認知度が低く、今後の認知度向上とコスト低減も含めた利用しやすい環境整備が、求められているところである。
そこで本論文では、社会における希少糖に関する現状の認知度や利用状況、今後の要望事項等を実証的に把握するため、生活者にアンケート調査を実施した。分析では、基礎統計だけでなくテキストマイニング手法を活用して、多面的かつ体系的な分析を行った。結びつきの強い明瞭なクラスターとやや結びつきの強いクラスターを繋ぐキーワードである『具体的な効果が分からない』という言葉が、非常に重要な示唆を与えていることを認識することができた。言い換えれば、今後の希少糖の認知度向上と利用環境整備においては、生活者に対して『希少糖の持つ具体的な効果を明確に伝えていくことの必要性』を示しているものと解釈することができる。貴重な示唆を得ることができた。
5.14:50–15:10 「SIMPLIFIED MACHINE DIAGNOSIS TECHNIQUES BY THE ABSOLUTE DETERIORATION FACTOR」
常葉大学 経営学部 教授 竹安 数博

大型設備を有する鉄鋼業界等では、突発的に発生する設備故障でラインが停止すると、 設備の稼働率の低下、下工程への材料供給の不足、納期が切迫している受注物件の納期 遅れ等、多大な影響をこうむり、また多大な損害につながる。 これらを防止するため設備異常検知は重要な役割を果たす。従来は時間基準保全(Time Based Maintenance:TBM)が主流をなしていたが、近年は設備監視のハードウェア、ソ フトウェアの充実も相まって状態基準保全(Condition Based Maintenance:CBM)に大きくシフトしている。この方が部品コスト低減、保全コスト低減、故障率低減につながる からである。CBMに移行してくると、異常の兆候をできるだけ早く捉えることがより重要となってくる。従来は感度のよい指標としてKurtosis, バイコヒーレンスなどが検討されてきた。本論文では、1次遅れの自己相関関数の簡易計算方法を導入し、また、4変数の展開式を活用し、新たな異常検知方法を導出した。数値計算結果は良好なもので、感度の良い異常検知指標が得られた。

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