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J-GLOBAL ID：202002240505710003   整理番号：20A1701367

機械学習アプローチに基づく中古ファッションアイテムの価格保持期間の適正化モデルの提案

A Decision Model of Sales Period on List Price for Second-hand Fashion Items Based on Machine Learning Approach

著者 (5件)： 桑田和 (早稲田大) ,  金澤真平 (早稲田大) ,  三川健太 (湘南工科大) ,  後藤正幸 (早稲田大) ,  佐々木北都 (ZOZO)
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： 34th  ページ： ROMBUNNO.1M3-GS-13-03 (WEB ONLY)  発行年： 2020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： 本研究で対象とするファッションECサイトでは,売れ残りのリスクを避けるために出品から一定期間が経過したアイテムを対象に,値下げを行う仕組みを導入している.従来,値下げは経験的な方法によって実施されているが,利益への影響が強いこともあり,適切な初期価格の保持期間の設定が一つの課題となっている.また,多様性の高いファッションアイテムをすべて常に同じ期間,同じタイミングで値下げすることは合理的ではない.一方,アイテムの購入は顧客の意思決定によるため,価格保持期間の設定にはアイテムが販売されるまでの日数を考慮する必要があり,これは購入する顧客が現れたときに確定するため,その予測は一般に難しい.そこで本研究では,アイテム属性などの特徴量から出品から販売までの日数の確率分布を推定する機械学習モデルを構築することで,出品月に基づいた適切な初期価格の保持期間を決定する方法を提案する.提案手法では,アイテムごとに販売までの日数の販売確率を推定後,アイテムの出品月を変化させて推定を繰り返すことで初期価格の保持期間を決定する.また,本サイトの販売履歴データを用いて,提案手法の有効性を示す.(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  ファッション ,  製品 ,  販売 ,  *衣服 ,  予測モデル ,  最適化 ,  ブランド ,  物価 ,  中古品 ,  *古着 ,  モデル ,  改変
準シソーラス用語： 通販 ,  適正化 ,  商品価格

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  ファッション ,  価格 ,  適正化 ,  モデル ,  提案