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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-13 15:35 決定木分析と生成AIによる心躍るクルマの需要予測と可視化 ○浜辺美穂・鈴木一哉・山口高康（秋田県立大）  IA2024-47 |
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| 抄録 | （和） | 近年，海外では自動車のインターネット販売が加速している．ディーラーを持たないテスラが販売するモデルYは，2023年の世界販売台数ランキングで，20年間トップだったトヨタのカローラを抜いてトップに立った．テスラはSNSを中心としたマーケティングにシフトすることで，広告費ゼロで消費者が求めるクルマを実現している． 営利を追求する生産者は，需要が見込めないモノの生産には踏み切れない．大企業ほどリスクを嫌ってマスを追従するが，チャレンジを避け続けていれば衰退してしまうため，アーリーアダプタを魅了するクルマを作り，キャズムを超えていく必要がある． そこで，決定木を用いた需要モデルで収益につながるデザインの条件を明らかにするとともに，知識生成プロンプティングを用いた生成AIでクルマを可視化することで，コストをかけて生産する前に市場の反応をシミュレーションする． 5年間の自動車販売データを元に需要モデルで売り上げを予測する実験を行い，0.9を超える決定係数を得た．また，多くの売り上げを見込める新たなクルマのデザインの選択肢を可視化した． 決定木分析によって需要とデザインの関係を明らかにするとともに，生成AIでの可視化によって生産前に消費者の購買意欲を駆り立てながらフィードバックを得られるようにすることで，心躍るクルマを国や人種の垣根を超えて世界に普及させる． |
| （英） | In recent years, Internet sales of automobiles have accelerated overseas. The Model Y sold by Tesla, which has no dealers, topped the world sales ranking in 2023, surpassing Toyota's Corolla, the top seller for 20 years. By shifting its marketing to online, centred on social networking services, Tesla realizes the cars consumers want with zero advertising costs. Producers pursuing profit cannot afford to produce products for which demand is not expected. Larger companies tend to target the masses because they want to avoid risk, but if they continue to avoid risky challenges, they would eventually decline. We, therefore, identify the conditions for profitable designs using a demand model with Decision Tree Analysis and simulate the market response before costly production by visualizing cars using generative AI with Generated Knowledge Prompting. Through experiments to predict sales by learning a demand model using five years of car sales data, we obtained a coefficient of determination of over 0.9 and visualized new car design options that can expect to get a large number of sales. By clarifying the relationship between demand and design through Decision Tree Analysis, and obtaining users' feedback before production while driving users' desire to purchase through visualization with generative AI, it could spread exciting cars worldwide, transcending national and racial boundaries. |
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| キーワード | （和） | 決定木分析 / 生成AI / 需要予測 / 可視化 / / / / |
| （英） | Decision Tree Analysis / generative AI / demand forecasting / visualization / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 254, IA2024-47, pp. 20-27, 2024年11月. | |
| 資料番号 | IA2024-47 | |
| 発行日 | 2024-11-06 (IA) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IA2024-47 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA |
| 開催期間 | 2024-11-13 - 2024-11-13 |
| 開催地（和） | 秋田アトリオン（秋田県） |
| 開催地（英） | Akita Atorion (Akita Pref.) |
| テーマ（和） | 学生セッション、一般（産学協力研究コンソーシアム インターネット技術研究会 共催） |
| テーマ（英） | Student Sessions, etc. (cosponsored by Committee on Internet Technology) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IA |
| 会議コード | 2024-11-IA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 決定木分析と生成AIによる心躍るクルマの需要予測と可視化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Predicting and Visualizing Demand for Stylish Cars Using Decision Tree Analysis and Generative AI |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 決定木分析 / Decision Tree Analysis |
| キーワード(2)（和/英） | 生成AI / generative AI |
| キーワード(3)（和/英） | 需要予測 / demand forecasting |
| キーワード(4)（和/英） | 可視化 / visualization |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 浜辺 美穂 / Miho Hamabe / ハマベ ミホ |
| 第1著者 所属（和/英） | 秋田県立大学 (略称： 秋田県立大) Akita Prefectural University (略称： Akita Prefectural Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 一哉 / Kazuya Suzuki / スズキ カズヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 秋田県立大学 (略称： 秋田県立大) Akita Prefectural University (略称： Akita Prefectural Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山口 高康 / Takayasu Yamaguchi / ヤマグチ タカヤス |
| 第3著者 所属（和/英） | 秋田県立大学 (略称： 秋田県立大) Akita Prefectural University (略称： Akita Prefectural Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-11-13 15:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IA |
| 資料番号 | IA2024-47 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.254 |
| ページ範囲 | pp.20-27 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2024-11-06 (IA) |
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