ソフトコンピューティングアプローチによるマーケティング意思決定モデル

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本研究は、ニューラルネットワーク、ファジィ推論、遺伝的アルゴリズムなどのソフトコンピューティングアプローチを用いて、消費者行動をモデル化し、マーケティング意思決定者の戦略支援となるシステムの構築をめざすと共に、ソフトコンピューティングアプローチという新しいアプローチの適用可能性を議論することを目的として行った。平成10年度は、平成9年度に整理した代表的なソフトコンピューティング手法の長所、短所を考慮して、それらの手法を適用した「広告媒体計画システム」に関する研究を行った。広告意思決定状況においては、近年、従来の4媒体(テレビ、ラジオ、新聞、雑誌)に加え、インターネット、衛星放送、CS放送など、生活者を取り巻くメディア環境が多様化し、広告の出稿機会が増大化している。このような媒体環境の変化の中で、媒体計画を構築する際には、(1)膨大な媒体計画の組合せの中で目的に合った媒体計画案を抽出できること、(2)その際に最適案が一つ求められるのでなく、代替案となるべき複数の計画案が抽出されること、(3)過去の経験や勘にとらわれない新しい媒体プランニングの発想が大切となる。遺伝的アルゴリズムは膨大な組合せの中から最適な解を効率的に探索することに長けているが、最適解が多数存在するような多峰性問題については、局所解に陥ることが報告されている。そこで、本研究では、多峰性問題についても柔軟で適切な解を探索できるような新しい方法を提案すると共に、その方法を用いて、標的消費者にとって効果的で効率的な媒体計画案を自動生成するシステムを構築した。、実際に雑誌媒体計画に滝届した結果、本システムの有効性が確認できた。本研究成果は、平成10年度の日本マーケティング・サイエンス学会で発表し、現在、当学会誌に投稿中である。