本論文では分散配置下の物流倉庫におけるルーティング問題を考慮した保管場所割当問題に対して疑似焼きなまし法に基づいたアルゴリズムを提案する．分散配置下の倉庫では1種類の商品が複数個所に分散して配置されるため様々な商品を近接して配置することができるため, 多くの種類の商品を取り扱い, 小口注文が多いeコマース向けの倉庫に適しているとされている．しかし, 分散配置下では考慮する保管場所の数が増えるため問題が複雑になってしまう．本研究では需要を考慮した正規分布近傍と商品の相関関係を考慮した相関近傍を導入し, 両近傍を適応的に選択して探索を効率化する手法を提案し, 数値実験でその有効性を実データを用いて検証した．

本研究の目的は感情経験の共有が組織の柔軟性に与える影響に対する社会関係資本と心理的安全性のモデレート効果を明らかにすることである. 実際に働いている社会人を対象に質問紙調査を実施し, 仮説を検証した. その結果, 感情経験の共有と組織の柔軟性の知覚との関係に対し, 心理的安全性, 結束型社会関係資本, 橋渡し型社会関係資本が両者の関係性をモデレートする可能性が示された. これらの結果より組織内の心理的安全性と社会関係資本の状態に注目し改善することが, 感情経験の共有を通した職場組織の柔軟性を効果的に向上させるマネジメント上の示唆を与えると考えられる.

近年の自然災害や市場環境の急激な変化によるモノつくりに必要な調達や供給への影響を受けて, 特に製造業ではサプライチェーン途絶リスクマネジメントの重要性が高まっている．そこで本研究では, メーカの部品調達と製品供給が不確実に変動する状況を想定したもとで, メーカとサプライヤの取引条件に着目した協調型サプライチェーンモデルを提案する．このモデルに基づいて, 自然災害や需要変動の上振れ等での調達数量確保不足によるサプライチェーン途絶リスクを考慮した離散イベントシミュレーションを行い, サプライチェーンの全体利益への影響を検証して, 取引数量の上下限値設定がサプライチェーン途絶リスク低減に与える効果を分析した．

本研究では, 顧客から寄せられた苦情を記録した大規模テキストデータを分析し, 有用な知見を得るための分析手法に焦点を当てる．本研究が対象とする苦情データは, 様々なチャネルを通じて収集され, テキスト形式で記録されている が, その構成や表現は対応者である書き手によって不統一であり, データの粒度のばらつきが大きいという問題がある．そのため, 既存の自然言語処理技術や機械学習に基づくレビュー分析手法を, このような特徴を持つテキストデータに直接適用しても, 有用な洞察を得ることが難しい．そこで本研究では, データ形式が不統一であり, 分析に不要な情報であるノイズが多く含まれる大規模な顧客苦情データから有用な知見を得るための分析手法の開発を目的とする．最後に実際の顧客苦情データに提案手法を適用し, 得られる結果を検証することで, その有効性を示す．