本研究では選択肢集合の比較困難性を評価するために，情報理論に基づく指標の開発を試 みる。そして構造整列理論の観点から，整列不可能属性によるハミング距離をベースに，選 択肢集合の比較困難性を定量化する指標を提案する。指標の妥当性を検証するために離散選 択実験を行い，自己報告データとしての主観的比較困難性と，選択についての口ジットモデ ルからパラメータとして得られる比較困難性の双方で分析を行った。結果，提案指標は選択 肢集合の比較困難性を捉えうることが示唆された。 （構造整列，比較，選択肢集合，整列不可能属性）

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本稿の目的は，特定都市再生緊急整備地域に立地する百貨店の満足度構造や地域の魅力度 構造，百貨店の満足度に対する地域の魅力度の影響度合を解明することである。階層ベイズ モデルの枠組を用いて，百貨店の満足度順位に対するストアイメージ要因と地域魅力度順 位，および地域魅力度順位に対する地域ブランド資産要因の影響度合を同時分析している。 分析結果から，店舗満足度順位に影響を及ぼすストアイメージ要因，地域魅力度順位に影響 を及ぼす地域ブランド資産要因，さらに店舗満足度順位に影響を与え得る地域ブランド資産 要因を明らかにしている。 （ストアイメージ，地域ブランド資産，階層ベイズモデル，同時解析）

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本研究は，マーケティング分野に自然言語処理のEmbedding 手法（Item2vec）を応用し，商 品の共起データをベクトル化して階層クラスター分析を行った。従来の期間併買行列による 手法と比較し，クラスタリングの鎖効果やクラスタ内の商品数の偏在が改善され，商品分類 の内容と効率性が向上した。分析対象データは，食品スーパーのID 付きPOS データであり， カテゴリー内のメーカー数から，ドレッシング，カレールー，ソースの 3 カテゴリーを分析 対象とした。提案手法はJaccard 係数を利用した方法などと比較し，クラスター内に含まれ る商品が極端に少ないことはなく，また鎖効果も見られず，さらに，各クラスターは容量， 価格，メーカー，点数シェアなどにより明確に分類された。本研究の貢献は，実務面では棚 割り提案の効率化の促進であり，学術的には自然言語処理とマーケティング・サイエンスの 橋渡しである。 （自然言語処理, 単語の埋め込みモデル，共起データ，カテゴリー・マネジメント）

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本研究は，パッケージ更新後に観測される消費者評価と実販売実績のずれを，デザイン要 素レベルで整理する二段階の分析手法を提案する。第一段階で消費者調査から各デザイン要 素の変化が購買意図に与える効果を推定し，第二段階でこの推定結果から算出した要素影響 スコアをPOS データと統合し実販売量との関係を分析する。この手法により，消費者評価 と実購買行動を要素レベルで接続し，どの要素変更がずれと関連していたのかを定量的に整 理できる。173製品への適用により，本手法が消費者評価と実販売のずれを要素レベルで可 視化できることを実証する。とりわけ，色使いの変化において購買意図段階と販売段階で効 果の方向が逆転するパターンが検出され，提案手法の診断的有用性を示す適用例となった。 （ パッケージ，デザイン要素，カテゴリ異質性）

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本研究では，調査・行動データの個人単位での統合における課題と手法，ならびにその実 証的応用について検討した。近年シングルソースデータの普及に伴い，その統合的分析によ る顧客インサイトの獲得が期待されているが，調査データに内在する欠測や測定誤差の対処 を怠ると推定結果にバイアスが生じてしまう。その補正手法として従来の多重代入法を一般 化し，欠測と測定誤差に同時に対応可能なMultiple Overimputation（MO）を応用した個人単位 の統合分析モデルを提案した。また，シミュレーション分析や実証分析を行うことで従来手 法や調査データを除外したモデルに比して一貫して高い予測精度を示すことが判明した。 （測定誤差，欠測，モデリング，シングルソースデータ）

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