データマイニング技術の適用問題と動学的戦略論の枠組みの提示

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本研究では、データマイニング技術の経営領域への適用問題に取り組み、またそのための戦略的枠組みを提示した。まず、データマイニング技術の適用問題に関しては、様々な実験を行い、その有用性を明らかにした。特にロイヤルカスタマー(優良顧客)の早期発見に関する研究で、新規顧客から早期に優良顧客を識別する問題に取り組み、2ヶ月間のデータで、1年後の優良顧客を85%の確率で予測できるモデルを構築した。これは従来の方法よりも、20%以上、予測確率を向上させることに成功しており、現実の世界での有用性を示すことができた。また、戦略枠組みにおいては、コミットメント論を中心に動学的戦略を研究し、データマイニング適用のための基礎的枠組みを構築した。基本的枠組みから得られる示唆は、情報システムを構築する際の設計思想、システムアーキテクチャが非常に重要であり、変化の激しい環境においては、その柔軟性が成功に大きな影響を与えることを明らかにした。具体的な設計思想として、履歴ベースという設計思想概念を提唱し、実装技術の開発を行った。その導入企業では、大幅なコスト削減が可能になった。また、システム開発期間の短縮、ユーザビリティの向上など、様々なメリットが認識された。今後は、こうしたシステムアーキテクチャを様々な業界で導入し、どのぐらいの効果があるかを実験、検証していかなければならないと考えている。そして、従来の設計思想との比較を行い、新しい理論構築をする必要があろう。