平成29（2017）年度　共同利用登録実施報告書

課題番号	29−共研−6	分野分類		統計数理研究所内分野分類		b
				主要研究分野分類		7
研究課題名	高次元消費者行動モデルの並列化計算
フリガナ 代表者氏名	テルイ ノブヒコ 照井伸彦		ローマ字		Terui Nobuhiko
所属機関	東北大学
所属部局	大学院経済学研究科
職　　名	教授

研究目的と成果の概要

MCMCを用いた消費者異質性モデリングにおいて用いるM-Hサンプリングが現状の環境では実現不可能であり、消費者ごとに並列化しながらモデルを推定する際にスーパーコンピューターの利用が必要となる。
研究課題についての成果は下記国際学会で報告した。
Terui and Li(2017)" Measuring Large-Scale Market Responses from Aggregated Sales: Regression for High-Dimensional Sparse Data", INFORMS Annual Conference 2017, 2017年10月24日, アメリカ(Houston)
内容：多様な消費者ニーズをきめ細かく捉えて顧客を獲得して維持するための効果的マーケティングのために、主体（消費者）の異質性の統計モデリングが他の分野を先駆けて開発された。他方、Brick and Mortalと呼ばれる実店舗において、個別対応は必ずしも容易ではないのも現実である本稿では集計POSデータに対して機械学習などの新しい統計分析による高度情報処理を適用することにより、多くの実店舗で活用できるマーケティングの市場反応モデルを提案したTerui and Li (2017)を詳解する。そこでは高次元スパースデータに対する回帰として階層因子回帰モデルが提案される。全商品データを分析に取り入れることで、目的変数を説明する意外な商品の発見のみならずその量的関係が弾力性の形で測定可能となり、実店舗のきめ細かいマーケティング戦略に有用な情報が提供可能となる。