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• Rで学ぶ統計データ分析

  本橋　永至（ 担当： 単著）

  オーム社  2015年9月  （ ISBN:9784274217814 ）

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  総ページ数：262   記述言語：日本語 著書種別：教科書・概説・概論

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• スタッキングアルゴリズムを用いた特許拒絶理由類型の判別

  本橋永至, 髙橋省吾, 真鍋誠司, 鈴井智史, 井田英紀, 松井重明

  横浜経営研究   2022年3月

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  記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関紀要）   共著  

• アンサンブル学習とLDAの統合による動画広告効果の要因分析

  崎濱 栄治, 川崎 泰一, 本橋 永至

  人工知能学会論文誌   36 ( 3 )   1 - 8   2021年5月  [査読有り]

  DOI CiNii Research

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  記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：人工知能学会   共著  

  <p>With the widespread use of highly functional smartphones and the improvement of communication environments,video advertising is becoming widely used in the mobile advertising domain. When creators create videoadvertisements, if they know in advance the most effective components and combinations, they are more likely to beable to produce them more efficiently. For mobile ad images, [Sakihama 19b] interpreted the results of a click-rateprediction model using Gradient Boosted Decision Trees (GBDT) and Interpretable Trees (inTrees) [Deng 19].</p><p>In this paper, we propose a multimodal approach to analyzing the factors of advertising effectiveness, whichconsists of ad delivery logs, components of video ads, and text information. Specifically, we propose a method forverifying the effectiveness of video advertisements in mobile advertising based on computer vision and a method forsupporting the production of video advertisements using the modeling results of Latent Dirichlet Allocation (LDA),XgBoost [Chen 16], and defragTrees [Hara 18]. This method is expected to be faster and simpler than the oneproposed by [Sakihama 19b], and is likely to enable rule extraction. Computer vision and machine learning will enableautomatic feature extraction, identification of effective components and interactions, and contribution measurement.It is expected to be applied to a wide range of fields other than video advertising.</p>

  その他リンク： https://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/36/3/36_36-3_B-K91/_pdf/-char/ja

• 急激な環境変化に対するイノベーションの源泉としての創発的消費者― COVID-19のアウトブレイクにおけるソーシャルメディアの利用動向分析 ―

  西本 章宏, 勝又 壮太郎, 本橋 永至

  マーケティングジャーナル   40 ( 4 )   44 - 57   2021年3月  [査読有り]

  DOI CiNii Research

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  記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：日本マーケティング学会   共著  

  <p>本稿の目的は，COVID-19のアウトブレイクによって大きく市場環境が変化している今日のように，急激な環境変化による非連続な状況下において，次世代イノベーションの源泉として，創発的性質を有する消費者（ENCs）に着目する有用性を示すことである。本稿では，緊急事態宣言下を含むCOVID-19のアウトブレイク（第1波）を分析対象期間とし，消費者のスマートフォンのアプリ起動ログの収集と先端層調査を実施した。その結果，ENCsは同じ先端層であるリードユーザー（LUs）よりも環境変化に対して頑健であり，新しい生活様式に適応した消費者であることが明らかになった。また，ENCsのソーシャルメディアの利用動向はLUsや一般ユーザー（GUs）とは異なり，コロナ禍でも利用数は多いが，その変化量は少なった。このことから，ENCsは平常時からソーシャルメディアを他の消費者よりも広範かつ高頻度で利用している可能性が推察された。</p>

  その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130008009636

• コンピュータービジョンによる広告画像要素のクリック訴求効果の検証

  崎濱 栄治, 川崎 泰一, 本橋 永至

  応用統計学   48 ( 3 )   59 - 70   2020年3月  [査読有り]

  DOI

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  記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：応用統計学会   共著  

  その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130007833658

• 海外特許費用の統計的予測手法に関する研究

  髙橋 省吾, 真鍋 誠司, 本橋 永至, 岸本 重雄, 萩原 亨, 金 垠憲

  産学連携学   16 ( 1 )   35 - 43   2020年1月  [査読有り]

  DOI CiNii Research

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  記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：産学連携学会   共著  

  <p>海外特許取得に関連する費用は非常に高額であり，間接費として企業収益に大きな影響を及ぼすため，各企業は海外特許費用を管理し，次年度以降にかかる費用を予測して経営戦略に織り込む必要がある．しかるに，費用が発生する時期や回数も発明案件により区々であり，その予測は極めて困難である．このため，各企業は，例えば，前年度の実績を参考に当該年度の海外特許費用を予想するなどの単純な方法に頼らざるをえない．そこで，本研究は，海外特許費用，特に米国における特許費用を，より正確に推定する方法を見出すべく，複数の統計的予測手法を比較検討し，企業実務への適用を図ることを目的とし，研究を行なった．その結果，所定のアルゴリズムを用いて，複数の予測手法の中から状況に最も適した手法を選択することで，将来の海外特許費用をより高い精度で予測する方法を見出し，予測システムの開発に着手することができた．</p>

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担当授業科目（学内） 【 表示 ／ 非表示 】

担当授業科目（学内） 【 表示 ／ 非表示 】

• 2022年度   データサイエンス・ゼミナールⅡ

  経営学部

• 2022年度   データサイエンス・ゼミナールⅠ

  経営学部

• 2022年度   演習Ⅰb（博士前期）

  大学院国際社会科学府

• 2022年度   演習Ⅰa（博士前期）

  大学院国際社会科学府

• 2022年度   マーケティング・サイエンス

  経営学部

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