Details of the Researcher

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Tsukasa Ishigaki
Section
Graduate School of Economics and Management
Job title
Professor
Degree

  • 博士（学術）（総合研究大学院大学）

  • 修士（工学）（法政大学）

Research History 5

  • 2025/04 - Present
    Tohoku University　Graduate School of Economics and Management　Professor

  • 2013/04 - 2025/03
    Tohoku University　Graduate School of Economics and Management　Associate Professor

  • 2011/06 - 2013/03
    Tohoku University　Graduate School of Economics and Management　Senior Assistant Professor

  • 2008/10 - 2011/05
    AIST　Research for Service Engineering　Postdoctoral Researcher

  • 2007/10 - 2008/09
    JST　CREST　Researcher

Education 3

  • The Graduate University for Advanced Studies　Graduate School of Multidisciplinary Sciences　Department of Statistical Science

    2005/04 - 2007/09

  • Hosei University　Graduate School of Engineering　Department of System Engineering

    2003/04 - 2005/03

  • Hosei University　Faculty of Engineering　Department of System Control Engineering

    1999/04 - 2003/03

Committee Memberships 5

  • サービス学会　査読委員

    2019/09 - Present

  • Japanese Journal of Statistics and Data Science　Associate Editor

    2017/10 - Present

  • サービス学会　代議員

    2020/06 - 2024/05

  • 日本学術振興会　特別研究員等審査会専門委員

    2021/07 - 2023/06

  • 応用統計学会　編集委員

    2016/06 - 2020/05

Professional Memberships 6

  • Society for Serviceology

  • THE JAPAN STATISTICAL SOCIETY

  • JAPAN INSTITUTE OF MARKETING SCIENCE

  • THE JAPANESE SOCIETY FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE

  • THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

  • IEEE

︎Show all ︎Show first 5

Research Interests 6

  • データサイエンス

  • Big Data Analytics

  • Marketing Science

  • Signal Processing

  • Service Engineering

  • Statistical Science

Research Areas 3

  • Humanities & social sciences / Commerce /

  • Informatics / Intelligent informatics /

  • Informatics / Statistical science /

Awards 5

  1. Best Student Paper Award

    2021/08　DLG-KDD'21

  2. 電子情報通信学会論文誌Ｄ 学生論文特集秀逸論文

    2018/02　電子情報通信学会

  3. 優秀賞

    2017/03　新しい経済産業指標開発コンテスト（経済産業省調査統計グループ、PwCあらた有限責任監査法人）

  4. スケジューリング学会技術賞

    2012/09　スケジューリング学会

  5. 人工知能学会2010年度研究会優秀賞

    2011/06　人工知能学会

Papers 50

  1. Divergent effects of environmental concern and risk perception on pro-environmental intention: an international study across 17 countries Peer-reviewed

    Yuzuki Kikko, Tsukasa Ishigaki

    Scientific Reports　15　(1)　2025/03/05

    Publisher: Springer Science and Business Media LLC

    DOI： 10.1038/s41598-025-91677-7 　

    eISSN： 2045-2322

  2. 音楽ストリーミングサービスで配信された楽曲の特徴量を用いた音楽嗜好性の国際比較 Peer-reviewed

    河野瑞樹, 石垣 司

    サービソロジー論文誌　7　(1)　1-9　2023/06

  3. A Practical Facility Location Optimization with Uncertain Variables in Emergency Road Services Peer-reviewed

    Shogo Takedomi, Tsukasa Ishigaki

    Proceedings of the IEEE International Conference on Big Data (IEEE Big Data 2022)　2062-2071　2022/12

  4. 実サービスでの利用可能性を考慮した個人の特性としての解釈レベルと価格反応に関する知見抽出 Peer-reviewed

    米山 小百合, 石垣 司

    サービソロジー論文誌　6　(1)　10-17　2022/08

    DOI： 10.24464/jjs.6.1_10 　

  5. Facility location optimization with pMP modeling incorporating waiting time prediction function for emergency road services Peer-reviewed

    Shogo Takedomi, Tsukasa Ishigaki, Yasushi Hanatsuka, Teppei Mori

    Computers & Industrial Engineering　164　1-10　2022/02

    Publisher: Elsevier BV

    DOI： 10.1016/j.cie.2021.107859 　

    ISSN： 0360-8352

  6. Deep Explanatory Polytomous Item-Response Model for Predicting Idiosyncratic Affective Ratings Peer-reviewed

    Yan Zhou, Tsukasa Ishigaki, Shiro Kumano

    2021 9th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII)　1-8　2021/09/28

    Publisher: IEEE

    DOI： 10.1109/acii52823.2021.9597455 　

  7. HANABI: Graph Embedding for Recommendation via Conditional Proximity Peer-reviewed

    Kachun Lo, Tsukasa Ishigaki

    KDD'21 Workshop on Deep Learning on Graphs: Methods and Applications (DLG-KDD'21)　1-5　2021/08/14

    Publisher: ACM

    DOI： 10.1145/3404835.3463003 　

  8. X-2ch: Quad-Channel Collaborative Graph Network over Knowledge-Embedded Edges Peer-reviewed

    Kachun Lo, Tsukasa Ishigaki

    Proceedings of the 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval　2076-2080　2021/07/11

    Publisher: ACM

    DOI： 10.1145/3404835.3463003 　

  9. PPNW: personalized pairwise novelty loss weighting for novel recommendation Invited Peer-reviewed

    Kachun Lo, Tsukasa Ishigaki

    Knowledge and Information Systems　63　(5)　1117-1148　2021/05

    Publisher: Springer Science and Business Media LLC

    DOI： 10.1007/s10115-021-01546-8 　

    ISSN： 0219-1377

    eISSN： 0219-3116

  10. Evaluation of regional variations in healthcare utilization Peer-reviewed

    Yoko Ibuka, Yasumasa Matsuda, Keishi Shoji, Tsukasa Ishigaki

    Japanese Journal of Statistics and Data Science　3　(1)　349-365　2020/06

    Publisher: Springer Science and Business Media LLC

    DOI： 10.1007/s42081-020-00082-z 　

    ISSN： 2520-8756

    eISSN： 2520-8764

  11. A Data Quality Management of Chain Stores based on Outlier Detection Peer-reviewed

    Linh Nguyen, Tsukasa Ishigaki

    Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization　341-353　2020

    Publisher: Springer Singapore

    DOI： 10.1007/978-981-15-3311-2_27 　

    ISSN： 1431-8814

    eISSN： 2198-3321

  12. Arterial blood pressure correlates with 90-day mortality in sepsis patients: a retrospective multicenter derivation and validation study using high-frequency continuous data. International-journal Peer-reviewed

    Naoya Kobayashi, Atsuhiro Nakagawa, Daisuke Kudo, Tsukasa Ishigaki, Haruya Ishizuka, Kohji Saito, Yutaka Ejima, Toshihiro Wagatsuma, Hiroaki Toyama, Tomohiro Kawaguchi, Kuniyasu Niizuma, Kokichi Ando, Kenji Kurotaki, Michio Kumagai, Shigeki Kushimoto, Teiji Tominaga, Masanori Yamauchi

    Blood pressure monitoring　24　(5)　225-233　2019/10

    DOI： 10.1097/MBP.0000000000000398 　

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    OBJECTIVE: To identify the outcome of patients with sepsis using high-frequency blood pressure data. MATERIALS AND METHODS: This retrospective observational study was conducted at a university hospital ICU (derivation study) and at two urban hospitals (validation study) with data from adult sepsis patients who visited the centers during the same period. The area under the curve (AUC) of blood pressure falling below threshold was calculated. The predictive 90-day mortality (primary endpoint) area under threshold (AUT) and critical blood pressure were calculated as the maximum area under the curve of the receiver operating characteristic curve (AUCROC) and the threshold minus average AUT (derivation study), respectively. For the validation study, the derived 90-day mortality AUCROC (using critical blood pressure) was compared with Sequential Organ Failure Assessment (SOFA), Simplified Acute Physiology Score (SAPS) II, Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) II, and APACHE III. RESULTS: Derivation cohort (N = 137): the drop area from the mean blood pressure of 70 mmHg at 24-48 hours most accurately predicted 90-day mortality [critical blood pressure, 67.8 mmHg; AUCROC, 0.763; 95% confidence interval (CI), 0.653-0.890]. Validation cohort (N = 141): the 90-day mortality AUCROC (0.776) compared with the AUCROC for SOFA (0.711), SAPSII (0.771), APACHE II (0.745), and APACHE III (0.710) was not significantly different from the critical blood pressure 67.8 mmHg (P = 0.420). CONCLUSION: High-frequency arterial blood pressure data of the period and extent of blood pressure depression can be useful in predicting the clinical outcomes of patients with sepsis.

  13. Collaborative Multi-key Learning with an Anonymization Dataset for a Recommender System Peer-reviewed

    L. Nguyen, T. Ishigaki

    Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2019)　(N-19049)　9 pages　2019

  14. Matching Novelty while Training: Novel Recommendation based on Personalized Pairwise Loss Weighting Peer-reviewed

    K. Lo, T. Ishigaki

    Proceedings of the IEEE International Conference on Data Mining (IEEE ICDM 2019)　468-477　2019

  15. D2D-TM: A Cycle VAE-GAN for Multi-Domain Collaborative Filtering Peer-reviewed

    L. Nguyen, T. Ishigaki

    Proceedings of the IEEE International Conference on Big Data (IEEE Big Data 2019)　1175-1180　2019

  16. Mortality prediction system based on different types of data in electric health records for septic patients Peer-reviewed

    H. Ishizuka, T. Ishigaki, N. Kobayashi, D. Kudo, A. Nakagawa

    IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems　101　(3)　481-492　2018/03

    Publisher:

    ISSN： 1880-4535

    eISSN： 1881-0225

  17. Personalized Market Response Analysis for a Wide Variety of Products from Sparse Transaction Data Peer-reviewed

    T. Ishigaki, N. Terui, T. Sato, G.M. Allenby

    International Journal of Data Science and Analytics　5　(4)　233-248　2018

  18. Sales forecasting model using word-of-mouth on Twitter and empirical analysis Peer-reviewed

    M. Igarashi, Y. Li, T. Ishigaki, N. Terui

    Journal of Distribution & Marketing　49　(6)　57-70　2018

    Publisher:

    ISSN： 0389-7672

  19. Architecture of an FPGA accelerator for LDA-based inference Peer-reviewed

    Taisuke Ono, Hasitha Muthumala Waidyasooriya, Masanori Hariyama, Tsukasa Ishigaki

    Proceedings - 18th IEEE/ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing, SNPD 2017　357-362　2017/08/29

    Publisher: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

    DOI： 10.1109/SNPD.2017.8022746 　

  20. Text-mining-analysis about outcome in sepsis patients Peer-reviewed

    Kobayashi Naoya, Nakagawa Atsuhiro, Ishigaki Tsukasa, Kudo Daisuke, Niitsuma Kuniyasu, Kawaguchi Tomohiro, Tominaga Teiji, Yamauchi Masanori

    Nihon Shuchu Chiryo Igakukai zasshi　24　(6)　631-632　2017

    Publisher: The Japanese Society of Intensive Care Medicine

    DOI： 10.3918/jsicm.24_631 　

  21. Customer modeling method constructed from behavioral data and lifestyle survey Peer-reviewed

    Hitoshi Koshiba, Tsukasa Ishigaki, Takeshi Takenaka, Eeichi Sakurai, Yoichi Motomura

    IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems　133　(9)　18-1795　2013

    Publisher: Institute of Electrical Engineers of Japan

    DOI： 10.1541/ieejeiss.133.1787 　

    ISSN： 1348-8155 0385-4221

  22. Systolic blood pressure inuences the outcome prediction model (TRISS method) for blunt trauma patients Peer-reviewed

    T. Ishigaki, Y. Sakamoto, Y. Motomura, K. Yamada

    Journal of Japanese Association for Acute Medicine　23　(12)　825-833　2012

  23. Practical and Interactive Demand Forecasting Method for Retail and Restaurant Services Peer-reviewed

    Takeshi Takenaka, Tsukasa Ishigaki, Yoichi Motomura, Takeshi Shinmura

    Proceedings of International Conference Advances in Production Management Systems　1-8　2011/09

  24. 肝損傷の治療戦略 ─施設間格差の問題点をふまえて Peer-reviewed

    阪本雄一郎, 石垣司, 本村陽一, 益子邦洋

    日本腹部救急医学会雑誌　31　(4)　643-646　2011/04

  25. Automatic Extraction Method of Purchase Behavior Context from Purchase Record Peer-reviewed

    T. Ishigaki, T. Takenaka, Y. Motomura

    56　(2)　77-83　2011

  26. Process Management in Restaurant Service; A Case Study of Japanese Restaurant Chain Peer-reviewed

    T. Takenaka, T. Shinmura, T. Ishigaki, Y. Motomura, S. Ohura

    Proceedings of the International Symposium on Scheduling 2011 (ISS2011)　191-194　2011

  27. Customer Behavior Prediction System by Large Scale Data Fusion in a Retail Service Peer-reviewed

    Ishigaki Tsukasa, Takenaka Takeshi, Motomura Yoichi

    Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence　26　(6)　670-681　2011

    Publisher: The Japanese Society for Artificial Intelligence

    DOI： 10.1527/tjsai.26.670 　

    ISSN： 1346-0714

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    This paper describes a computational customer behavior modeling by Bayesian network with an appropriate category. Categories are generated by a heterogeneous data fusion using an ID-POS data and customer's questionnaire responses with respect to their lifestyle. We propose a latent class model that is an extension of PLSI model. In the proposed model, customers and items are classified probabilistically into some latent lifestyle categories and latent item category. We show that the performance of the proposed model is superior to that of the k-means and PLSI in terms of category mining. We produce a Bayesian network model including the customer and item categories, situations and conditions of purchases. Based on that network structure, we can systematically identify useful knowledge for use in sustainable services. In the retail service, knowledge management with point of sales data mining is integral to maintaining and improving productivity. This method provides useful knowledge based on the ID-POS data for efficient customer relationship management and can be applicable for other service industries. This method is applicable for marketing support, service modeling, and decision making in various business fields, including retail services.

  28. Fault detection of a vibration mechanism by spectrum classification with a divergence-based kernel Peer-reviewed

    T. Ishigaki, T. Higuchi, K. Watanabe

    IET SIGNAL PROCESSING　4　(5)　518-529　2010/10

    DOI： 10.1049/iet-spr.2008.0195 　

    ISSN： 1751-9675

    eISSN： 1751-9683

  29. A Multivariable Detection Device Based on a Capacitive Microphone and Its Application to Security Peer-reviewed

    Kajiro Watanabe, Tsukasa Ishigaki, Tomoyuki Higuchi

    IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT　59　(7)　1955-1963　2010/07

    DOI： 10.1109/TIM.2009.2030716 　

    ISSN： 0018-9456

  30. An Estimation Method of Waiting Time for Health Service at Hospital by Using a Portable RFID and Robust Estimation Peer-reviewed

    Tsukasa ISHIGAKI, Yoshinobu YAMAMOTO, Yoshiyuki NAKAMURA, Motoyuki AKAMATSU

    Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers　46　(4)　245-252　2010

    Publisher: The Society of Instrument and Control Engineers

    DOI： 10.9746/sicetr.46.245 　

    ISSN： 0453-4654

    eISSN： 1883-8189

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    Patients that have an health service by doctor have to wait long time at many hospitals. The long waiting time is the worst factor of patient's dissatisfaction for hospital service according to questionnaire for patients. The present paper describes an estimation method of the waiting time for each patient without an electronic medical chart system. The method applies a portable RFID system to data acquisition and robust estimation of probability distribution of the health service and test time by doctor for high-accurate waiting time estimation. We carried out an health service of data acquisition at a real hospital and verified the efficiency of the proposed method. The proposed system widely can be used as data acquisition system in various fields such as marketing service, entertainment or human behavior measurement.

  31. Transdisciplinary Approach to Service Design Based on Consumer's Value and Decision Making Peer-reviewed

    T. Takenaka, N. Nishino, K. Fujita, T. Ishigaki, Y. Motomura

    International Journal of Organizational and Collective Intelligence　1　(1)　58-75　2010

  32. Category mining by heterogeneous data fusion using PdLSI model in a retail service Peer-reviewed

    Tsukasa Ishigaki, Takeshi Takenaka, Yoichi Motomura

    Proceedings - IEEE International Conference on Data Mining, ICDM　857-862　2010

    DOI： 10.1109/ICDM.2010.83 　

    ISSN： 1550-4786

  33. Customer-item category based knowledge discovery support system and its application to department store service Peer-reviewed

    Tsukasa Ishigaki, Takeshi Takenaka, Yoichi Motomura

    Proceedings - 2010 IEEE Asia-Pacific Services Computing Conference, APSCC 2010　371-377　2010

    DOI： 10.1109/APSCC.2010.69 　

  34. Computational customer behavior modeling for knowledge management with an automatic categorization using retail service's datasets Peer-reviewed

    Tsukasa Ishigaki, Takeshi Takenaka, Yoichi Motomura

    Proceedings - IEEE International Conference on E-Business Engineering, ICEBE 2010　528-533　2010

    DOI： 10.1109/ICEBE.2010.57 　

  35. Knowledge Extraction from a Computational Consumer Model Based on Questionnaire Data Observed in Retail Service Peer-reviewed

    T. Ishigaki, Y. Motomura, M. Dohi, M. Kouchi, M. Mochimaru

    International Journal of Systems and Service-Oriented Engineering　1　(2)　40-54　2010

  36. Knowledge extraction by probabilistic cognitive structure modeling using a Bayesian network for use by a retail service Peer-reviewed

    Tsukasa Ishigaki, Yoichi Motomura, Masako Dohi, Makiko Kouchi, Masaaki Mochimaru

    Proceedings of the International Conference on Management of Emergent Digital EcoSystems, MEDES '09　141-148　2009

    DOI： 10.1145/1643823.1643850 　

  37. Dynamic Spectrum Classification by Kernel Classifiers with Divergence-based Kernels and Its Applications to Acoustic Signals Peer-reviewed

    T. Ishigaki, T. Higuchi

    International Journal of Knowledge Engineering and Soft Data Paradigms　1　(2)　173-192　2009

  38. Toward Computational Modeling of the Consumer Based on a Large-scale Dataset Observed in a Real Service Peer-reviewed

    Tsukasa Ishigaki, Yoichi Motomura

    2009 INTERNATIONAL CONFERENCE OF SOFT COMPUTING AND PATTERN RECOGNITION　539-544　2009

  39. 音響信号を利用したカーネル判別器による疲労紙幣検出－Divergence-based カーネルを用いた時変スペクトル判別 Peer-reviewed

    石垣司, 樋口知之

    計測自動制御学会論文集　44　(5)　444-449　2008/05

  40. Parameter identification of a pressure regulator with a nonlinear structure using a particle filter based on the nonlinear state space model Peer-reviewed

    Tsukasa Ishigaki, Tomoyuki Higuchi

    Proceedings of the 11th International Conference on Information Fusion, FUSION 2008　886-891　2008

    DOI： 10.1109/ICIF.2008.4632304 　

  41. Dynamic spectrum classification by divergence-based kernel machines and its application to the detection of worn-out banknotes Peer-reviewed

    Tsukasa Ishigaki, Tomoyuki Higuchi

    2008 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH AND SIGNAL PROCESSING, VOLS 1-12　1873-+　2008

    ISSN： 1520-6149

  42. Deterioration Diagnosis of Pressure Regulator for High Pressure Gas by Spectrum Classification with the Kullback-Leibler Kernel Peer-reviewed

    ISHIGAKI Tsukasa, HIGUCHI Tomoyuki, WATANABE Kajiro

    The IEICE transactions on information and systems　90　(10)　2787-2797　2007/10

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN： 1880-4535

  43. An Information Fusion Based Multi-objective Security System with a Multiple-input/single-output Sensor Peer-reviewed

    T. Ishigaki, T. Higuchi, K. Watanabe

    IEEE Sensors Journal　7　(5)　734-742　2007

  44. Spectrum classification for early fault diagnosis of the LP gas pressure regulator based on the Kullback-Leibler kernel Peer-reviewed

    Tsukasa Ishigaki, Tomoyuki Higuchi, Kajiro Watanabe

    Proceedings of the 2006 16th IEEE Signal Processing Society Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP 2006　453-458　2007

    DOI： 10.1109/MLSP.2006.275593 　

  45. Online detection and classification of disasters by a multiple-input/ single-output sensor for a home security system

    Tsukasa Ishigaki, Tomoyuki Higuchi, Kajiro Watanabe

    IEEE International Conference on Neural Networks - Conference Proceedings　3136-3143　2006

    Publisher: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

    DOI： 10.1109/ijcnn.2006.247296 　

    ISSN： 1098-7576

  46. A multi-variable detecting sensor and its application Peer-reviewed

    Kenji Koyama, Kajiro Watanabe, Kazuyuki Kobayashi, Tosuke Kurihara, Tsukasa Ishigaki, Tomoyuki Higuchi

    2006 SICE-ICASE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE, VOLS 1-13　1004-+　2006

  47. Online detection and classification of disasters by a multiple-input/single-output sensor for a home security system Peer-reviewed

    Tsukasa Ishigaki, Tomoyuki Higuchi, Kajiro Watanabe

    2006 IEEE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORK PROCEEDINGS, VOLS 1-10　3136-+　2006

    ISSN： 2161-4393

  48. Signal Decomposition and Disaster Modeling for a Multi-variable Detecting Smart Security Sensor Peer-reviewed

    Tsukasa Ishigaki, Kajiro Watanabe

    Proceedings of the SICE Annual Conference 2005　2163-2167　2005/08

  49. Modeling of LP gas single-stage pressure regulator and simulation of the behavior of a deteriorated diaphragm Peer-reviewed

    T Ishigaki, K Watanabe

    SICE 2004 ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-3　1442-1445　2004

  50. A study on the cooperative work of surrounding a fugitive by low-functioning mobile robots

    Izumi Okawa, Tsukasa Ishigaki, Kajiro Watanabe, Kazuyuki Kobayashi

    Proceedings of the SICE Annual Conference　1　309-312　2003

    Publisher: Society of Instrument and Control Engineers (SICE)

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Misc. 40

  1. 有価証券報告書のテキストと財務データを統合した企業業績予測モデルと経営環境要因の分析

    吉村悠希, 石垣司

    情報処理学会 第263回 自然言語処理研究発表会　NL-263　1-10　2025/03

  2. 項目反応理論と深層学習の統合による解釈可能な個人の情動認知予測モデル

    周岩, 石垣司, 熊野史朗

    2022年度人工知能学会全国大会　1-3　2022/06

  3. Cost-Sensitive MedLDAによるトラウマ患者の転帰予測

    石塚治也, 石垣司, 小林直也, 工藤大介, 中川敦寛

    電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning　118　(284)　233-240　2018/10

  4. In-hospital Mortality Prediction for Trauma Patients Using Cost-sensitive MedLDA

    Haruya Ishizuka, Tsukasa Ishigaki, Naoya Kobayashi, Daisuke Kudo, Atsuhiro Nakagawa

    Data Science and Service Research Discussion Paper　79　1-18　2018

  5. 異質なデータを統合した敗血症患者の転帰予測システム

    石塚治也, 石垣司, 小林直也, 工藤大介, 中川敦寛

    FIT2017 第16回情報科学技術フォーラム　1　(6)　2017/09

  6. 階層ベイズ線形回帰モデルを利用した市町村の支出する除雪費が各地域に及ぼす経済効果分析

    本間克仁, 石垣司

    Data Science and Service Research Discussion Paper　J-2　1-14　2017

  7. ビッグデータはマーケティングの主役になれるか? (特集 ビッグデータによるマーケティング、潜在ニーズの発掘)

    石垣 司

    研究開発リーダー　13　(2)　11-13　2016/05

    Publisher: 技術情報協会

    ISSN： 1349-1393

  8. Topic Modeling of Market Responses for Large-Scale Transaction Data

    Ishigaki Tsukasa, Terui Nobuhiko, Sato Tadahiko, Allenby Greg M.

    DSSR Discussion Papers　(35)　1-41　2015/02/23

    Publisher: 東北大学大学院経済学研究科

  9. カーネル法による高精度スペクトル形状分類 Invited

    石垣司, 樋口知之

    化学工学　76　(12)　741-743　2012/12

  10. 行動履歴データからのライフスタイル推定技術：顧客ID付きPOSデータとアンケート調査による小売りサービスでの実証

    小柴等, 石垣司, 竹中毅, 本村陽一

    人工知能学会第二種研究会資料　SAI-015　1-4　2012/11

  11. Purchase Behavior Modeling by Latent Class Introduced Hierarchical Bayes Probit Model

    ISHIGKI Tsukasa, TERUI Nobuhiko, SATO Tadahiko

    112　(279)　193-198　2012/10/31

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN： 0913-5685

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    This report describes a marketing model for personalization by using a large-scale transaction dataset in retail service. Our approach aims to combine a hierarchical Bayes binary probit model and latent class model to deal with a large-scale customers and products. The model is capable of estimation of response coefficients associated with marketing variables for each customers and products.

  12. 外傷データバンクの利活用についての取り組み

    山田 クリス孝介, 阪本 雄一郎, 石垣 司, 本村 陽一

    日本救急医学会雑誌　23　(10)　493-493　2012/10

    Publisher: (一社)日本救急医学会

    ISSN： 0915-924X

  13. Practice of Service Engineering using Large-scale Data Based Modeling Invited

    Youichi MOTOMURA, Tsukasa ISHIGAKI, Takeshi TAKENAKA

    Journal of the Society of Mechanical Engineers　114　(1110)　376-379　2011

    Publisher: Japan Society of Mechanical Engineers

    DOI： 10.1299/jsmemag.114.1110_376 　

    eISSN： 2424-2675

  14. Demand forecasting method for service industries focusing on human behavior

    25　1-4　2011

    Publisher: 人工知能学会

    ISSN： 1347-9881

  15. Improvement of Prediction Accuracy of the Number of Customers by Latent Class Model

    25　1-4　2011

    Publisher: 人工知能学会

    ISSN： 1347-9881

  16. Head injury and Trauma Data Bank

    The Japanese journal of acute medicine　34　(13)　1731-1734　2010/12

    Publisher: へるす出版

    ISSN： 0385-8162

  17. Computational customer modeling for utilization of large scale ID-POS data

    80　15-18　2010/11/17

    Publisher: 人工知能学会

  18. ベイジアンネットワーク

    石垣 司, 本村 陽一, 竹中 毅

    オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学 = [O]perations research as a management science [r]esearch　55　(9)　584-585　2010/09/01

    Publisher: 公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会

    ISSN： 0030-3674

  19. Computational Customer Modeling by Using the Bayesian Network and the Double-latent Class Model in a Retail Service

    ISHIGAKI Tsukasa, TAKENAKA Takeshi, MOTOMURA Yoichi

    IEICE technical report　110　(76)　165-171　2010/06/07

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN： 0913-5685

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    The present paper describes a computational modeling of customer behavior by using a double-latent class model and the Bayesian network based on the fusion of large scale dataset with respect to behaviors in retail service. The categories of customers and items are estimated from an ID-POS data and questionnaire data by using a double-latent class model extended the PLSI method. We construct the Bayesian network model from the variables that extracted from these large scale dataset and demonstrated the knowledge extraction concerning the customer's behaviors.

  20. 医療現場で蓄積されている大規模データの有効利用に向けて

    阪本雄一郎, 益子邦洋, 本村陽一, 西田佳史, 石垣司, 横田裕行

    第24回人工知能学会全国大会　3J1-NFC1a-4　2010/06

  21. わが国独自の外傷予後予測指標 Japan Trauma Data Bankのデータを用いた医工連携による本邦独自の外傷予後予測指標

    阪本 雄一郎, 益子 邦洋, 本村 陽一, 西田 佳史, 石垣 司, 横田 裕行

    日本外傷学会雑誌　24　(2)　157-157　2010/04

    Publisher: (一社)日本外傷学会

    ISSN： 1340-6264

  22. OP-116-5 Bayesian Networkを用いた本邦における外傷生存関連因子と外傷診療体制の問題点(救急-1,一般口演,第110回日本外科学会定期学術集会)

    阪本 雄一郎, 益子 邦弘, 本村 陽一, 西田 佳史, 石垣 司, 横田 裕行

    日本外科学会雑誌　111　(2)　472-472　2010/03/05

    Publisher: 一般社団法人日本外科学会

    ISSN： 0301-4894

  23. Customer and Item Categorization by Integration of ID-POS Data and Questionnaire Data by Using Probabilistic Latent Semantics Indexing

    ISHIGAKI Tsukasa, TAKENAKA Takeshi, MOTOMURA Yoichi

    IEICE technical report　109　(461)　425-430　2010/03/02

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN： 0913-5685

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    Retail service provider requires a categorization/segmentation method of customers and items concerning the customer's lifestyle and/or personality. In this paper, we describe a customer and item categorization method by integration of ID-POS data and questionnaire data by using probabilistic latent semantics indexing.

  24. 小売サービスにおけるカテゴリマイニング～大規模データ融合による顧客－商品の同時カテゴリ分類と知識発見

    石垣 司, 竹中 毅, 本村 陽一

    人工知能学会第二種研究会資料(DMSM-A903)　1-8　2010/03

  25. Bayesian Network User Modeling by Large Scale Data Fusion in Retail Service

    24　1-4　2010

    Publisher: 人工知能学会

    ISSN： 1347-9881

  26. Practices of Service Engineering in Restaurant Industry

    24　1-4　2010

    Publisher: 人工知能学会

    ISSN： 1347-9881

  27. クラウドコンピューティングを用いた粒子フィルタのためのMapReduceアルゴリズム

    石垣司, 中村和幸, 本村陽一

    第12回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2009）　1-8　2009/10

  28. 医療サービス品質の向上を目指した診察待ち時間推定システム

    石垣司, 山本吉伸, 中村嘉志, 赤松幹之

    計測自動制御学会第26回センシングフォーラム　244-249　2009/09

  29. サービス工学における計算論的モデル

    本村陽一, 石垣司

    システム/制御/情報　53　(9)　374-379　2009/09

  30. 実サービスから観測された大規模データに基づいた消費者行動モデリング

    石垣司, 本村陽一

    日本人間工学会第50回記念大会　70-71　2009/06

  31. アンケートデータを用いた商品認知構造モデリングによる継続使用意向の推定

    石垣司, 本村陽一, 持丸正明, 土肥麻佐子

    第23回人工知能学会全国大会論文集　1E1OS107　2009/06

  32. 消費者行動モデル研究の変遷と大規模データの利活用へ向けて

    石垣司, 本村陽一

    第9回人工知能学会データマイニングと統計数理研究会　SIG-DMSM-A803　58-64　2009/03

  33. 大規模データと認知構造を導入した消費者行動モデルについて

    石垣司, 本村陽一, 陳希

    電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング　108　(480)　319-324　2009/03

  34. D-12-105 Acoustic Spectrum Classification by Divergence-based Kernel Clssifiers

    Ishigaki Tsukasa, Higuchi Tomoyuki

    Proceedings of the IEICE General Conference　2008　(2)　236-236　2008/03/05

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

  35. 粒子フィルタによる圧力調整器シミュレーションモデルのパラメータ同定

    石垣司, 樋口知之

    人工知能学会第二種研究会資料　DMSM-A703　49-54　2008/02

  36. Kullback-Leiblerカーネルの正規化スペクトル判別における特性

    石垣司, 樋口知之

    人工知能学会第二種研究会資料　DMSM-A701　104-109　2007/07

  37. Automatic Online Detection and Classification of Occurring Disaster with a Multivariable Detecting Sensor for Home Security System

    ISHIGAKI Tsukasa, HIGUCHI Tomoyuki, WATANABE Kajiro

    The IEICE transactions on information and systems　89　(11)　2404-2412　2006/11/01

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN： 1880-4535

  38. 複数災害に対する単一デバイスによるセンシング (第22回センシングフォーラム 資料--センシング技術の新たな展開と融合) -- (セッション1A1 安全技術--計測部門企画OS)

    石垣 司, 渡辺 嘉二郎, 吉川 崇

    センシングフォ-ラム資料　22　14-19　2005/09/29

    Publisher: 〔計測自動制御学会〕

    ISSN： 1343-7631

  39. 複数セキュリティ事象の単一デバイスによるセンシング

    渡辺嘉二郎, 石垣司

    計測と制御　44　(3)　167-172　2005/03

  40. コンデンサマイクロフォン型センサによるLPガス圧力調整器内部振動の計測と状態推定

    石垣司, 渡辺嘉二郎

    計測自動制御学会計測部門大会第21回センシングフォーラム　163-166　2004/09

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Books and Other Publications 6

  1. 経済経営のデータサイエンス

    石垣, 司, 植松, 良公, 千木良, 弘朗, 照井, 伸彦, 松田, 安昌, 李, 銀星

    共立出版　2022/05

    ISBN: 9784320125193

  2. 人工知能学大事典 = Encyclopedia of artificial intelligence

    人工知能学会

    共立出版　2017/07

    ISBN: 9784320124202

  3. ベイズ計量経済学ハンドブック-

    照井伸彦, Koop, Gary, Dijk, Herman K. van

    朝倉書店　2013/09/20

    ISBN: 4254290195

  4. サービス工学―51の技術と実践

    赤松, 幹之, 新井, 民夫, 内藤, 耕, 村上, 輝康, 吉本, 一穂

    朝倉書店　2012/11/01

    ISBN: 4254270194

  5. サービス工学の技術 : ビッグデータの活用と実践

    本村, 陽一, 竹中, 毅, 石垣, 司

    東京電機大学出版局　2012/11

    ISBN: 9784501551001

  6. サービス工学入門

    内藤耕

    東京大学出版会　2009/03

    ISBN: 9784130421300

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Presentations 57

  1. 製品ライン拡張に伴う購買層変化シミュレーションのためのマーケティング生成AI Invited

    李銀星, 石垣司

    第19回日本統計学会春季集会　2025/03/08

  2. 値下げ表示と値上げ表示に対する消費者反応の神経基盤

    大方翔貴, Denilson BRILLIANT T., 石垣司, 榊浩平, 李銀星, 杉浦元亮

    第27回日本ヒト脳マッピング学会　2025/03/07

  3. 緊急ロードサービスの待ち時間予測モデルを用いた施設配置最適化

    武富尚吾, 石垣司

    2023年度統計関連学会連合大会　2023/09/04

  4. 心理的距離による割引因子を含んだブランド選択モデル～本質的属性・副次的属性の観点から説明・予測する消費行動～

    納家享佑, 石垣司

    日本マーケティング・サイエンス学会第112回研究大会　2022/12/10

  5. サービソロジーWG活動報告（講演＆パネルディスカッション） Invited

    石垣司

    サービス学会第10回国内大会　2022/03/07

  6. 待ち時間予測モデルを利用したpMPモデリングによる緊急ロードサービス施設配置最適化

    武富尚吾, 石垣司, 花塚泰史, 森徹平

    JSPS KAKEN symposium in honour of Prof. Terui　2022/02/17

  7. 超スマート社会と生活者理解 Invited

    石垣司

    東北大学知のフォーラム第5回実験家のためのデータ駆動科学オンラインセミナー　2020/07/29

  8. Customer Data Analysis on Graph Signal Processing

    Tsukasa Ishigaki

    International Workshop on Marketing and Data Science　2019/12/06

  9. 「AI技術＋生活者データ＝未来の生活」のためには何が必要か？ Invited

    石垣司

    人工知能エレクトロニクス卓越大学院プログラム第1回講演会　2019/06/25

  10. レビューデータを用いたトピックモデルによる利用ホテル・利用場面・評判要因の同時分析

    酒井洋輔, 五十嵐未来, 石垣司

    日本マーケティング・サイエンス学会, マーケティングの統計的モデリング研究部会　2019/06/01

  11. 多種多様な生活者データを活用した人工知能型スマートサービス Invited

    石垣司

    人工知能エレクトロニクス卓越大学院プログラムキックオフシンポジウム　2019/03/22

  12. Personalized Smart Marketing for a Wide Set of Customers and Products

    Tsukasa Ishigaki

    Tohoku-UAE Joint Workshop　2019/03/06

  13. LDAとpLSAの推定の比較とその考察

    原田奈弥, 石垣司, 本村陽一

    2017年度統計関連学会連合大会　2017/09/03

  14. LDAベース推論のためのFPGAアクセラレータのアーキテクチャ

    小野泰輔, ウィシディスーリヤ ハシタ ムトゥマラ, 張山昌論, 石垣司

    LSIとシステムのワークショップ　2017/05/15

  15. ソーシャルメディアを用いた経済指標開発

    五十嵐未来, 李銀星, 石垣司, 照井伸彦

    高次元・高頻度データのベイズ計量経済分析　2017/02/07

  16. Toward an Overall Optimization of Marketing Resource Allocation in Big-data Environment

    Tsukasa Ishigaki

    International Workshop on Marketing Science and Service Research　2016/12/21

  17. 階層ベイズモデルを利用した市町村の支出する除雪費が各地域に及ぼす経済効果分析

    本間克仁, 石垣司

    2016年度統計関連学会連合大会　2016/09/04

  18. ビッグデータと大規模個別化マーケティング

    石垣司

    パーティクルフィルタ研究会　2016/06/30

  19. ID-POSデータの効用補間による個別化マーケティングへ向けて

    石垣司, 照井伸彦

    マーケティング・サイエンスの新基盤Ⅱ　2016/01/23

  20. 統計的モデリングとデータ活用による社会価値創出 Invited

    石垣司

    文部科学省委託事業「数学共同プログラム」ワークショップ 社会システムデザインのための数理と社会実装へのアプローチ　2015/02/11

  21. インシデンスモデルに基づく広告接触効果の分析

    金秀明, 熊谷雄介, 高屋典子, 石垣司, 照井伸彦

    日本マーケティング・サイエンス学会第96回研究大会　2014/11/29

  22. A Dynamic Marketing Model Based on Topic Modeling for Large-scale Customer Data

    Tsukasa Ishigaki, Nobuhiko Terui

    International Conference on Statistical Analysis of Large Scale High Dimensional Socio-Economics Data　2014/11/06

  23. 消費者行動データ分析のための構造モデリング：入門からビッグデータ活用まで Invited

    石垣司

    日本行動計量学会第42回大会チュートリアルセミナー　2014/09/02

  24. A Large-Scale Marketing Model using Dimension Reduction and Variational Bayes Inference

    Tsukasa Ishigaki, Nobuhiko Terui, Tadahiko Sato, Greg M Allenby

    International Workshop on Data Science and Service Research　2014/07/18

  25. 変分ベイズ法を用いた大規模マーケティングモデル

    石垣司, 照井伸彦, 佐藤忠彦

    日本マーケティング・サイエンス学会第95回研究大会　2014/06/21

  26. 成長を実現するためのビッグデータからの確率的潜在意味解析と構造的モデリング Invited

    石垣司

    第98回行動計量シンポジウム　2014/03/21

  27. 変分ベイズ法を用いた購買履歴データ分析のための大規模マーケティングモデル Invited

    石垣司, 照井伸彦, 佐藤忠彦

    第8回日本統計学会春季集会　2014/03/08

  28. ビッグデータ対応型消費者行動分析モデルとその応用 Invited

    石垣司, 照井伸彦, 佐藤忠彦

    第5回横幹連合コンファレンス　2013/12/21

  29. ビッグデータ対応型消費者行動分析モデル

    石垣司, 照井伸彦, 佐藤忠彦

    2013年度統計関連学会連合大会　2013/09/08

  30. 確率的選択モデルにおけるMCMC法と変分ベイズ法

    石垣司

    パーティクルフィルタ研究会　2013/07/19

  31. サービス科学における大規模データと統計的モデリング Invited

    石垣司

    日本機械学会設計情報学研究会　2012/12/07

  32. 外傷データバンクの利活用についての取り組み

    山田クリス孝介, 阪本雄一郎, 石垣司, 本村陽一

    第40回日本救急医学会総会・学術集会　2012/11/13

  33. 大規模購買データ活用のためのマーケティングモデル

    石垣司, 照井伸彦, 佐藤忠彦

    2012年度統計関連学会連合大会　2012/09/04

  34. Personalized Marketing Model by Using Massive Customer Data

    Tsukasa Ishigaki, Nobuhiko Terui, Tadahiko Sato, Greg M Allenby

    International Workshop on Marketing Science and Service Research　2012/07/02

  35. Toward Large-scale Customer Analysis in the Framework of Random Utility Model

    Tsukasa Ishigaki, Nobuhiko Terui, Tadahiko Sato

    ISBA 2012 World Meeting　2012/06/25

  36. サービス科学におけるビッグデータ活用と顧客理解の深化 Invited

    石垣司

    情報数物研究会　2012/03/12

  37. 大量顧客・大量商品に適用可能なマーケティング戦略モデルを目指して

    石垣司, 照井伸彦

    マーケティングサイエンスの新展開Ⅱ, 科研費（Ａ）21243030研究集会　2011/12/23

  38. 大規模実データに基づいた救急医療の最適化を目指して Invited

    石垣司

    最適化シンポジウム2011～災害支援におけるサービス科学　2011/10/27

  39. 大規模購買データに基づいた店舗支援システムの構想

    石垣司, 竹中毅, 本村陽一

    2011年度統計関連学会連合大会　2011/09/04

  40. 大規模データを活用した生活者起点のサービス工学へ向けて Invited

    石垣司

    応用統計計量ワークショップ　2011/03/09

  41. 日常購買行動に関する大規模データを用いたライフスタイルに着目した顧客と商品の理解

    石垣司, 竹中毅, 本村陽一

    日本マーケティング・サイエンス学会第88回研究大会　2010/11/27

  42. サービス工学におけるデザインの視点

    竹中毅, 本村陽一, 石垣司

    Designシンポジウム2010　2010/11/25

  43. 生活者起点のサービス工学の実践：ライフスタイルに着目した購買行動の理解

    太宰潮, 竹中毅, 石垣司, 本村陽一

    第41回消費者行動研究コンファレンス　2010/11/06

  44. 外傷データバンクを用いた救急外傷患者の生存率予測モデル

    石垣司, 阪本雄一郎, 本村陽一

    2010年度統計関連学会連合大会　2010/09/05

  45. Analysis of Trauma Data Using an Advanced Statistical Method (Bayesian Network Approach)

    Y.Sakamoto, K.Mashiko, Y.Motomura, Y.Nisgida, T.Ishigaki, N.Fujiki, H.Yokota

    11th European Congress of Trauma & Emergency Surgery　2010/05/15

  46. Bayesian Networkを用いた本邦における外傷生存関連因子と外傷診療体制の問題点

    阪本雄一郎, 益子邦洋, 本村陽一, 西田佳史, 石垣司, 横田裕行

    第110回日本外科学会定期学術集会　2010/04/08

  47. PLSAとベイジアンネットによる百貨店ID-POSデータからの知識発見ツール

    石垣司, 本村陽一, 竹中毅, 陳希, 緒方大樹

    経営科学系研究部会連合協議会平成21年度データ解析コンペティション成果報告会　2010/03/26

  48. 顧客－基本アイテムセグメントと購買状況・行動の確率的構造の発見法

    石垣司, 本村陽一, 竹中毅, 陳希, 緒方大樹

    経営科学系研究部会連合協議会平成21年度データ解析コンペティションID付きPOSデータ活用部会　2010/03/13

  49. サービス工学と時系列・多変量データ解析 Invited

    石垣司

    非線形時系列に対する現象数理学の発展シンポジウム　2009/11/19

  50. 外来患者のための診察時間の見える化へ

    石垣司, 本村陽一, 阪本雄一郎

    現地・現物・現人主義に基づく医療サービスコンソーシアム　2009/08/21

  51. 生活者を知る～大規模データの利活用とモデル化

    本村陽一, 石垣司

    第1回サービス工学ワークショップ　2009/01/29

  52. Divergence-based Kernel for Spectrum Classification and Its Applications

    Tsukasa Ishigaki, Tomoyuki Higuchi

    2008 Joint Statistical Meeting (JSM 2008)　2008/08/03

  53. A Framework of Multivariable-simultaneous Measurement by a Single Device

    Tsukasa Ishigaki, Tomoyuki Higuchi, Kajiro Watanabe

    The International Conference on Advanced Mathematical and Computational Tools in Metrology and Testing　2008/06/23

  54. Divergence-based カーネルによる音響時変スペクトル判別

    石垣司, 樋口知之

    電子情報通信学会2008年総合大会　2008/03/18

  55. ダイバージェンスに基づいたカーネル関数の正規化周波数スペクトル判別問題への適用とその応用例

    石垣司, 樋口知之

    2007年度統計関連学会連合大会　2007/09/12

  56. ダイバージェンスに基づいたカーネル関数を用いたSVMによる正規化周波数スペクトル判別とその応用

    石垣司

    The 3rd IEEE Tokyo Young Researchers Workshop　2006/12/11

  57. 家庭用セキュリティセンサ開発に向けた準周期振動モデルによる時系列データの分解

    石垣司, 渡辺嘉二郎, 樋口知之

    2005年度統計関連学会連合大会　2005/09/12

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Industrial Property Rights 6

  1. 感情評定モデル学習装置、感情評定値推定装置、感情評定モデル学習方法、プログラム

    熊野史朗, 石垣司, 周岩

    特許第7534753号

    Property Type: Patent

  2. ロードサービスのサービス拠点配置システムおよびサービス拠点配置方法

    武富尚吾, 石垣司

    特許第7412239号

    Property Type: Patent

  3. タイヤの使用履歴データからの異常データ検出方法とその装置

    石垣司, リングエン, 花塚泰史, 武富尚吾, 齋藤雄

    特許第6967936号

    Property Type: Patent

  4. モデル推定方法、最適化方法、装置、及びプログラム

    金秀明, 高屋典子, 熊谷雄介, 照井伸彦, 石垣司

    特許第6358581号

    Property Type: Patent

  5. 圧力調整器異常検出装置および圧力調整器異常検出方法

    難波三男, 原正一, 加藤明, 渡邊嘉二郎, 石垣司, 田辺英俊

    特許第4435636号

    Property Type: Patent

  6. 圧力調整器

    難波三男, 原正一, 加藤明, 渡邊嘉二郎, 石垣司, 田辺英俊

    特許第4435676号

    Property Type: Patent

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Research Projects 13

  1. ユーザー生成型ビッグデータを用いた消費文脈活用基盤の構築

    Tsukasa Ishigaki, Tadahiko Sato, Li Yinxing, Mirai Igarashi

    Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science

    System: Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    Institution: Tohoku University

    2023/04 - 2027/03

  2. 多様な情報の融合と大規模異質性モデリングによるマーケティング意思決定の組織的研究

    Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science

    System: Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    Institution: Tokyo University of Science

    2022/04 - 2027/03

  3. 演繹・帰納融合型統計モデルによる消費者行動のダークマターの解明

    Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science

    System: Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    Institution: University of Tsukuba

    2022/04 - 2026/03

  4. Consumer Behavior Modeling for Super Smart Marketing

    Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science

    System: Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    Institution: Tohoku University

    2020/04/01 - 2023/03/31

  5. 超多数母数型離散選択モデルに基づく消費者選択行動理解の進化と深化

    佐藤 忠彦, 領家 美奈, 石垣 司, 伴 正隆, 西尾 チヅル

    Offer Organization: 日本学術振興会

    System: 科学研究費助成事業 基盤研究(B)

    Category: 基盤研究(B)

    Institution: 筑波大学

    2018/04/01 - 2022/03/31

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    本年度は，POSデータやID付きPOSデータの活用に加え，消費者態度のメカニズムを評価可能にするモデル構築を狙いとしたアンケートを実施し，基本的にベイジアンモデリングの枠組みによる計量的な研究を実施した． 一つ目は，前年に引き続き閾値モデルによる非線形効果の評価，消費者の構造異質性評価を実現するためのモデルの提案と実証分析を実施した．二つ目は，前年度までの研究成果を土台として，超多数の母数をもつ深層学習を用いた推薦システムのマーケティング応用に関する研究を行った．その内容は主に３つであり，（i）eコマースの商品購買履歴を用いた異なる商品カテゴリ間の情報を融合した推薦システムの構築，（ii）映画配信サイトの視聴履歴データを用いた推薦配分の新規性を考慮した効率的アルゴリズムの提案，（iii）顧客属性・購買履歴データと商品の特性データの深層学習での融合による高度な情報推薦である．3つ目は，「消費者の感性がその選択行動に与える影響」および「消費者の個人差」を検証するデータ収集として，大規模ウェブ調査を行い，階層ベイズ回帰モデルによる評価構造の分析を深化させるモデルの構築を行った．4つ目は，消費者の行動メカニズムの態度による影響を評価可能にするために，宿泊施設におけるおもてなしサービスの測定尺度の開発を行った．本研究では，おもてなしの定義や構成概念を整理するとともに，おもてなしサービスの代表といえる宿泊サービスを対象とし、おもてなしの構成要素の特定化と測定尺度の開発を行い，宿泊サービス事業者向けのアンケート調査を実施し，信頼性，収束妥当性，弁別妥当性等を充足した測定尺度を導出した。 いずれの成果も，本研究の課題の主たる目的である，消費者の選択行動の解明に資する成果となっており，研究は順調に進展しているものと判断している

  6. データ・理論・分析手法の統合によるマーケティングモデルの進化と理論構築

    照井 伸彦, 李 銀星, 石垣 司, 近藤 文代, 佐藤 忠彦, 中野 純司

    Offer Organization: 日本学術振興会

    System: 科学研究費助成事業 基盤研究(A)

    Category: 基盤研究(A)

    Institution: 東北大学

    2017/04/01 - 2022/03/31

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    研究課題に関する研究に関し、消費者行動モデルと機械学習モデルの融合研究を中心に実施した。具体的な個別の研究成果は下記の通りである。 ・ソーシャルメディアなどネット上に大量に存在するテキスト非構造データを新製品普及のマーケティングに活用する研究に関し、複数世代の製品の普及について口コミの影響を製品世代を超えるリープフロッグ現象と他ブランドスイッチするスイッチング現象を区別して推測できる複数世代製品の普及モデルを開発した。・ネットワークモデルとして論文引用関係のネットワークを記述する新しいモデルを開発した。・eコマースの商品購買履歴や映画配信サイトの視聴履歴データと深層学習を用いた推薦システムの開発とマーケティングへの応用実証研究を実施した。具体的には、異なる商品カテゴリ間の情報を融合した情報資源配分、推薦配分の新規性を考慮した効率的アルゴリズム開発、顧客属性・購買履歴データと商品の特性データの深層学習による融合と高度な情報資源配分に関する研究を実施した。・消費者の心理的状況を行動データのみによって推測可能とするモデルの開発を行った。・デジタルマーケティングにおける畳込みニューラルネットワーク(CNN）の適用研究を行った。具体的にはスマートフォン・アプリ起動の行動予測モデルを開発し、ウエーブレット変換したデータの分析がより高い予測精度を持つことを示した。 さらに海外の研究協力者を招聘して開催した国際ワークショップで得られた助言を反映させて研究を高度化し、新たな国際共同研究にも着手した。具体的には、ソーシャルメディアのテキストデータをトピックモデルで分析する場合のマーケティング理論およびモデルの役割を明らかにする研究、ユーザー生成コンテンツ（UGC)の内容を考慮した社会的影響推定モデルの研究などである。

  7. 頭部外傷後精神疾患:包括的な支援体制の構築と発症要因特定のための研究基盤の形成

    佐久間 篤, 石垣 司

    Offer Organization: 日本学術振興会

    System: 科学研究費助成事業 挑戦的研究(萌芽)

    Category: 挑戦的研究(萌芽)

    Institution: 東北大学

    2017/06/30 - 2021/03/31

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    本年度は、東北大学病院において頭部外傷の受傷者に対する面接調査を継続した。担当者の異動によるマンパワー不足などがあり、想定通りの人数が集まらなかったが、30例程度が集積された。 <BR> これまでの研究の成果をまとめ、学会報告を行った。2019年10月、第27回精神科救急学会において、「救急医療と精神科との連携：東北大学病院精神科リエゾンチームの活動」と題して発表した。症例検討を通じて、適切な心理的支援に際して障壁となる点を明らかにした。精神科のみならず、救急科や脳神経外科など複数科、職種が受傷当初からチームとして、身体面、心理面の評価と治療に従事することが重要であること、受傷後一定期間を経て精神症状が認められる症例が多いことから、当初の受け入れ期間で1年程度の定期的なフォローアップが行われることが望ましいことなど、実践的側面につき考察し発表した。2019年11月、第32回日本総合病院精神医学会学術大会において、「軽症頭部外傷の睡眠障害：東北大学病院TBIクリニックの受傷から1年間の後方視的調査」と題して発表した。本研究では、東北大学病院TBIクリニックを受傷から12カ月間のうちに受診し、睡眠障害の評価が行われた患者を集計し関連する要因を解析した。これにより、受傷者の39％において軽度以上の睡眠障害が認められ、頭部外傷後のメンタルヘルスのスクリーニングとして、睡眠障害の評価が有効である可能性が示唆された。

  8. Consumer Behavior Modeling with Big Data for Marketing Resource Allocation Competitive

    ISHIGAKI Tsukasa

    Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science

    System: Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    Institution: Tohoku University

    2017/04/01 - 2020/03/31

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    In this study, we conducted a consumer behavior modeling with big data to optimize marketing resource allocation. The results are summarized in three parts. 1. A consumer behavior model with big data has been developed. 2. We have organized types of issues that are solved to optimize the marketing resource allocation using the model. 3. We have developed recommender systems using big data.

  9. Organizational Study on The Theory and Development of CRM by Fusing Large-scale Heterogeneous Information

    Terui Nobuhiko

    Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science

    System: Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    Institution: Tohoku University

    2013/10/21 - 2017/03/31

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    We introduced unstructured information (text) of social media such as Twitter and SNS into the CRM studies where structured information (numeric) had been mostly utilized,and we developed new marketing models by fusing these heterogeneous information in the way of being applicable to large scale data.

  10. Large-scale personalized marketing modeling for effective use of transaction data Competitive

    ISHIGAKI TSUKASA

    Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science

    System: Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Young Scientists (A)

    Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (A)

    Institution: Tohoku University

    2012/04/01 - 2015/03/31

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    This research project aims to realize a large-scale personalized marketing model. Large-scale transaction data recorded in supermarkets or convenience stores essentially are sparse with respect to consumers, items, and purchase times. We combine a dimensional reduction model with the hierarchical Bayes binary probit model for overcoming the sparseness of data. For computational feasibility, we employ variational Bayes inference that has computational efficiency compared to the resource-intensive Markov chain Monte Carlo inference in large-scale problem. The result shows that the model is applicable to datasets involving tens of thousands of consumers and hundreds of product items.

  11. New Direction of CRM by Fusing Database Marketing and Consumer Theory

    TERUI Nobuhiko, NAKAJIMA Nozomi, ABE Makoto, SATO Tadahiko, SHIBUYA Satoru, KONDO Fumiyo, WAGO Hazime, SATOMURA Takuya, ISHIGAKI Tukasa

    Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science

    System: Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    Institution: Tohoku University

    2009 - 2012

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    This research project intended to pursue a new direction of CRM by fusing database marketing and consumer theory, which makes it possible to predict customer behaviors through well understanding consumers. We have developed marketing models for individual customers, accommodating consumer heterogeneity necessary for efficient CRM, and dynamic marketing models to catch up with the dynamically changing market. We have also conducted the consumer behavior study based on experiments to acquire more precise understanding consumers. We had invited some leading scholars from abroad to have international workshops, and continued to work with them for international collaboration on research. We also had two workshops mostly for researchers in Japan. We published the research outcomes in some academic journals and presented them at the conferences. Totally we had 54 papers published, 91 presentations and 15 books from our research project.

  12. Research of computational customer modeling based on large-scale datasets and various situations in retail service

    ISHIGAKI Tsukasa

    Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science

    System: Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

    Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

    Institution: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

    2009 - 2010

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    This research proposed an actual service support system using discovery of category-based customer behavior knowledge. The method is realized by modeling a customers' purchase behavior with some purchase situations or conditions using massive point of sales data with ID-POS data in a department store chain. We automatically generate categories of customers and items based on a purchase patterns identified in ID-POS data using probabilistic latent semantics indexing. We produce a Bayesian network model including the customer and item categories, situations and conditions of purchases, and the properties and demographic information of customers. This method is applicable for marketing support, service modeling, and decision making in various business fields, including retail services.

  13. Research on information fusion methods for multiple genomic data sources with heterogeneity based on hierarchical statistical modeling

    HIGUCHI Tomoyuki, KAWASAKI Yoshinori, YOSHIDA Ryo, TAMADA Yoshinori, UENO Genta, SOMEYA Hiroshi, IMOTO Seiya, TERMIER Alexandre, ISHIGAKI Tsukasa

    Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science

    System: Grants-in-Aid for Scientific Research

    Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    Institution: The Institute of Statistical Mathematics

    2005 - 2008

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Social Activities 10

  1. トヨタ自動車：データサイエンス実践道場

    2024/05 - 2025/03

  2. トヨタ自動車：データサイエンス実践道場

    2023/05 - 2024/03

  3. 仙台国税局講演会：データドリブン型の組織作り

    2024/11/22 -

  4. 仙台国税局講演会：DX・AI時代のデータ活用の進め方

    2023/11/21 -

  5. 東北税理士会 講演会： DX・AI時代のデータ活用と問題解決

    2023/11/02 -

  6. 仙台国税局講演会：DX・AI時代のデータ活用人材の育成

    2023/06/09 -

  7. 大学院教育改革フォーラム2022 実行委員

    2022/12/17 -

  8. 東北税理士会 講演会：DX時代の中小企業支援

    2022/11/18 -

  9. 東北大学スマート・エイジング・カレッジ：ビッグデータ&ベイズモデリングで一人一人の消費者を理解する

    2022/01/15 -

  10. 日本技術士会 東北本部 技術情報部会 研修会：生活者理解のためのデータサイエンス～第3次AIブームとそれ以降の世界の間で

    2019/09/06 -

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Academic Activities 4

  1. Program Committee

    2024/12/15 -

    Activity type: Academic society, research group, etc.

  2. Program Committee

    2023/12/15 -

    Activity type: Academic society, research group, etc.

  3. Program Committee

    2022/12/17 -

    Activity type: Academic society, research group, etc.

  4. 実行委員

    2016/03/05 -

    Activity type: Academic society, research group, etc.