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J-GLOBAL ID：202302256164464977   整理番号：23A3108987

機械学習に基づく中古スマートフォン製品の価格要因分析モデル

Price Factor Analysis Model for Used Smartphone Products Based on Machine Learning

著者 (4件)： 森川卓哉 (早稲田大) ,  竹内瑞生 (早稲田大) ,  阪井優太 (早稲田大) ,  後藤正幸 (早稲田大)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Conference of JSAI (Web))
巻： 37th  ページ： ROMBUNNO.2L6-GS-3-04(J-STAGE)  発行年： 2023年 
JST資料番号： U1701A  ISSN： 2758-7347  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,中古スマートフォン市場では,オンライン販売サービスで中古品が売買されるケースも増え,それに付随して蓄積した多くの取引情報を出品や購入の際に活用することが望まれている.具体的には,これらのデータを活用して市場の価格の動向とその価格決定要因を分析することで,最適な買取戦略や価格設定に結びつくと考えられる.しかし,中古スマートフォンは様々なタイプの商品が多様な形態の販売サービスで取り扱われている.そのような対象問題に対して,様々な特徴量から販売価格を説明する予測モデルを構築できれば,どの要因が販売価格に寄与するかを把握できると考えられる.そこで本研究では,高い精度を持つ勾配ブースティング手法に説明可能AIを援用して解釈性を高めたモデルを用いて価格決定要因分析を行う.その際,これまでの中古市場の分析で取り上げられてきた販売サービスの違いを考慮しない単一の価格決定要因分析モデルの適用は望ましくない.以上により本研究では,販売サービス間の異なる価格決定要因に対し説明可能AIの技術を援用した分析モデルを提案する.提案手法を用いて,中古スマートフォンの実販売データを分析し,考察を行う.(著者抄録)

シソーラス用語： *製品 ,  *スマートフォン ,  *価格決定 ,  機械学習 ,  因子分析 ,  情報 ,  価格 ,  多重回帰分析 ,  モデリング ,  勾配ブースティング ,  *中古品 ,  特徴量 ,  *決定
準シソーラス用語： モデル化 ,  重回帰分析 ,  販売価格 ,  要因分析

分類 (4件)： マーケティング  (KA06020W) ,  市場調査,広告  (KA06030H) ,  通信機器一般  (ND07040L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  スマートフォン ,  価格 ,  要因分析 ,  モデル