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所属組織 |
大学院国際社会科学研究院 国際社会科学部門 |
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教授 |
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ORCID
代表的な業績 【 表示 ／ 非表示 】
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【論文】 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(横浜経営研究) 2022年03月
【論文】 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(人工知能学会論文誌) 2021年05月
【論文】 市場構造の変化を考慮したブランド選択モデルによる購買履歴データの解析(マーケティング・サイエンス) 2013年03月
直近の代表的な業績 (過去5年) 【 表示 ／ 非表示 】
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【論文】 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(横浜経営研究) 2022年03月
【論文】 パートナーシップ・ロイヤルティ・プログラムから得られるトライアル会員の行動特性(行動計量学) 2022年03月
【論文】 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(人工知能学会論文誌) 2021年05月
【論文】 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 ―(マーケティングジャーナル) 2021年03月
【論文】 海外特許費用の統計的予測手法に関する研究(産学連携学) 2020年01月
学歴 【 表示 ／ 非表示 】
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-2013年3月
総合研究大学院大学 複合科学研究科 統計科学専攻 博士課程 修了
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-2009年9月
カリフォルニア大学アーバイン校 インフォメーション・アンド・コンピュータ・サイエンス研究科 統計学専攻 修士課程（博士前期課程） 修了
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-2005年3月
立教大学 社会学研究科 応用社会学専攻 修士課程（博士前期課程） 修了
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-2003年3月
立教大学 社会学部 産業関係学科 卒業
学内所属歴 【 表示 ／ 非表示 】
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2023年4月-現在
専任 横浜国立大学 大学院国際社会科学研究院 国際社会科学部門 教授
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2014年4月-2023年3月
専任 横浜国立大学 大学院国際社会科学研究院 国際社会科学部門 准教授
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2013年4月-2014年3月
専任 横浜国立大学 大学院国際社会科学研究院 国際社会科学部門 講師
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2023年4月-現在
併任 横浜国立大学 大学院国際社会科学府 経営学専攻 教授
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2023年4月-現在
併任 横浜国立大学 経営学部 経営学科 マネジメント・サイエンス 教授
所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】
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2008年-現在
INFORMS
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2004年-現在
日本マーケティング・サイエンス学会
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2004年-現在
日本消費者行動研究学会
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2009年-現在
日本統計学会
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2014年4月-現在
応用統計学会
著書 【 表示 ／ 非表示 】
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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 ）
総ページ数：262 記述言語：日本語 著書種別：教科書・概説・概論
論文 【 表示 ／ 非表示 】
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The Effect of Organisational Sales Management on Dealership Performance
Sekai Kida, Daniel Arturo Heller, Yusuke Tamura, Eiji Motohashi, Hidenori Sato and Yasuhiro Hattori
International Journal of Automotive Technology and Management 23 ( 2/3 ) 144 - 170 2023年9月 [査読有り]
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 単著
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パートナーシップ・ロイヤルティ・プログラムのトライアル会員の行動分析
寺本 高, 若鶴 優, 鶴見 裕之, 本橋 永至, 佐藤 伸, 中岸 恵実子
日本行動計量学会大会抄録集 50 ( 0 ) 164 - 165 2022年8月
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：日本行動計量学会 共著
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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
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
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パートナーシップ・ロイヤルティ・プログラムから得られるトライアル会員の行動特性
寺本 高, 若鶴 優, 鶴見 裕之, 本橋 永至, 佐藤 伸, 中岸 恵実子
行動計量学 49 ( 1 ) 15 - 27 2022年3月
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：日本行動計量学会 共著
<p>The authors clarify the behavioral traits of PLP (Partnership Loyalty Program) members before their trial purchase at the focal company. Specifically, they apply a zero-inflated negative binomial regression model using historical data of PLP members: purchase, marketing reaction, and reward program usage. There are two contributions to their research. First, they clarify the behavioral traits of PLP members at other coalitional companies before the trial purchase at the focal company, which cannot be captured by the loyalty program of a single company. Then, the behavioral traits of PLP members are captured from the three perspectives: purchasing behavior, marketing reaction, and reward acquisition/redemption behavior. These results induce discussions on the effectiveness of PLP from the perspective of sharing and utilizing behavioral information of PLP members among coalitional companies.</p>
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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]
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
受賞 【 表示 ／ 非表示 】
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Best Conference Track Paper Award 2023 Global Marketing Conference at Seoul
2023年07月 Global Alliance of Marketing and Management Associations Impact of Retailers’ Goal-directed Motivational Promotions on Customers’ Participation
受賞者：Takashi Teramoto, Hiroyuki Tsurumi, Eiji Motohashi, Takashi Watanabe, Shin Sato, Takuma Kobayashi
研究発表 【 表示 ／ 非表示 】
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家計簿データを利用したマイナポイントの効果測定
松井暉, 寺本高, 本橋永至, 鶴見裕之
日本マーケティング・サイエンス学会第114回研究大会 2023年12月 日本マーケティング・サイエンス学会
開催年月日： 2023年12月
記述言語：日本語 会議種別：口頭発表（一般）
開催地：東京 国名：日本国
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Impact of Retailers’ Goal-directed Motivational Promotions on Customers’ Participation
Takashi Teramoto, Hiroyuki Tsurumi, Eiji Motohashi, Takashi Watanabe, Shin Sato, Takuma Kobayashi
2023 Global Marketing Conference 2023年7月 Global Alliance of Marketing and Management Associations
開催年月日： 2023年7月
記述言語：英語 会議種別：口頭発表（一般）
開催地：ソウル 国名：大韓民国
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目標指向動機付けプロモーションと参加・目標達成の関係
寺本高, 鶴見裕之, 本橋永至, 渡邊隆史, 佐藤伸, 小林拓磨
日本マーケティング・サイエンス学会第113回研究大会 2023年6月 日本マーケティング・サイエンス学会
開催年月日： 2023年6月
記述言語：日本語 会議種別：口頭発表（一般）
開催地：大阪 国名：日本国
担当授業科目（学内） 【 表示 ／ 非表示 】
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2024年度 演習Ⅱa（博士前期）
大学院国際社会科学府
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2024年度 演習Ⅰb（博士前期）
大学院国際社会科学府
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2024年度 演習Ⅰa（博士前期）
大学院国際社会科学府
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2024年度 統計データ分析
教養教育科目
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2024年度 基礎ゼミナール
経営学部