著者

保住 純 飯塚 修平 中山 浩太朗 高須 正和 嶋田 絵理子 須賀 千鶴 西山 圭太 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.29, no.5, pp.449-459, 2014-09-01 (Released:2014-07-30)

参考文献数

15

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The Ministry of Economy, Trade and Industry and the corporate world in Japan have recently embraced the ‘Cool Japan’ policy. They have assisted Japanese content industries in exporting Japanese media contents, such as manga (comics), to foreign countries, especially in Asia. However, this overseas expansion has not been successful in producing profits to the expected degree. The main reason for this shortfall is that companies are unable to perceive local consumer consumption trends in those countries easily and at low cost. Consequently, they are unable to select media contents that might be popular in such areas in the future. Herein, we design a consumption trend calculating system that incorporates web mining. It is readily applicable to many countries and contents. Specifically, we use web mining of data elicited from search counts on search engines, tweet counts from Twitter, and article data from Wikipedia to calculate consumption trends based on weekly manga sales data in Japan. Results show that this model can predict consumption trends for six months with high accuracy and that it can be adapted to calculate consumption trends of other contents effectively, such as anime (animation) in Japan and manga in France. Moreover, we establish the ASIA TREND MAP web service to inform industries about these calculated consumption trends for Asian countries.

著者

田村 浩一郎 上野山 勝也 飯塚 修平 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.33, no.1, pp.A-H51_1-11, 2018-01-01 (Released:2018-01-05)

参考文献数

20

被引用文献数

4

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In order to encourage individual asset flow into the Japanese market through long-term investments, it is important to evaluate stock values of companies because stock prices of companies are determined not only by internal values, which are independent of other companies, but also by market fundamentalism. However, there are few studies conducted in this area in the machine learning community, while there are many studies about prediction of stock price trends. These studies use a single factor approach (such as textual or numerical) and focus on internal values only. We propose a model where we combine two major financial approaches to evaluate stock values: technical analysis and fundamental analysis. The technical analysis is conducted using Long-Short Term Memory and technical indexes as input data. On the other hand, the fundamental analysis is conducted transversely and relatively by creating a program which can retrieve data on financial statements of all listed companies in Japan and put them into a database. From the experiments, compared to single technical analysis proposed model’s accuracy in classification was 11.92% more accurate and the relative error of regression was 3.77% smaller on average. In addition, compared to single factor approaches the accuracy in classification was 6.16% more accurate and the relative error of regression was 3.22% smaller on average. The proposed model has the potential to be combined with other prediction methods, such as textual approaches or even traditional financial approaches, which would improve accuracy and increase practicality of this model.

著者

飯塚 修平 濱野 将司 川上 和也 松尾 豊 萩原 静厳 川上 登福 浜田 貴之

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.27, 2013

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近年生活にまつわる様々な情報がウェブから収集できるようになっている。普段は馴染みが無い結婚・挙式も例外ではなく、カップルの多くが結婚式場の比較・検討にウェブを活用している。しかし、そういったユーザの商品閲覧履歴はウェブサイトの改良やマーケティング手法の改善には十分に活用されていない。本論文では、結婚情報サイト「ゼクシィ.net」を取り上げ、ログデータからユーザの行動パターンの分析を行う。

著者

飯塚 修平 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.1L34, 2017 (Released:2018-07-30)

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ウェブサイトの収益性を向上させる手法として、 ウェブサイト最適化が広く活用されている。しかし、既存のウェブサイト最適化の枠組みはクリック率や購入率などの即時的な指標に着目したものが多く、ユーザに提示されたバリエーションがもたらす長期的な効果まで考慮して最適化を行う枠組みは少ない。そこで本研究では、ウェブサイト最適化がもたらす長期的な効果を考慮して最適なバリエーションを探索する手法を提案する。

著者

龍野 翔 飯塚 修平 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第30回全国大会(2016)

巻号頁・発行日

pp.1D23, 2016 (Released:2018-07-30)

著者

飯塚 修平 松尾 豊

出版者

The Japanese Society for Artificial Intelligence

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.29, no.5, pp.460-468, 2014

被引用文献数

1

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Webpage optimization is an experimental method to make continuous improvements on websites based on users behavior. This method can be implemented easily but has a drawback that small websites take long time to gather enough data to evaluate the ideas. Although many optimization methods are proposed and conducted so far, theres no mathematical model of this problem. We propose Webpage Optimization Problem and organize existing webpage optimization methods. Combining these methods, we also propose a new webpage optimization method that performs well no matter how many people get to the website. We evaluate the proposal method by simulation experiments and introducing the optimization program to both large and small websites. The results show that our proposal method outperforms existing methods at any size of websites. Webpage Optimization Problem is a framework to create new webpage optimization methods.

著者

飯塚 修平 松尾 豊

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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ウェブサイトの収益性を向上させる手法として、 ウェブサイト最適化が広く活用されている。しかし、既存のウェブサイト最適化の枠組みはクリック率や購入率などの即時的な指標に着目したものが多く、ユーザに提示されたバリエーションがもたらす長期的な効果まで考慮して最適化を行う枠組みは少ない。そこで本研究では、ウェブサイト最適化がもたらす長期的な効果を考慮して最適なバリエーションを探索する手法を提案する。

著者

飯塚 修平 松尾 豊

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.30, 2016

著者

保住 純 飯塚 修平 大澤 昇平 中山 浩太朗 高須 正和 嶋田 絵理子 須賀 千鶴 西山 圭太 松尾 豊

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.27, 2013

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世界各国のコンテンツ消費トレンドを統一的に把握するプラットフォームを構築するための、Web上のデータマイニングで得られる情報から消費トレンド指数を算出するシステムの設計手法を提案し、その精度を検証する。具体的には検索エンジンやTwitter、Wikipediaのページ情報を素性に用いた、日本のマンガ消費のトレンド指数を6ヶ月先まで予測するシステムを設計し、その精度の検証を行う。

著者

飯塚 修平 松尾 豊

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.28, 2014

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ウェブサービスを成長させる手法として,ユーザの反応の違いからパフォーマンスの高いウェブページのパターンを発見するウェブページ最適化が注目を集めている.簡単に実践できる手法である一方,小規模なウェブサイトでは実験のために十分なデータを集めるまでに時間がかかってしまうという欠点がある.そこで本研究では,訪問者数が少ないウェブサイトでも高速に最適なパターンを発見することができる最適化手法を提案する.