マーケティングと統計解析について、オン・ザ・ジョブ・トレーニングを通じて理論と実践をバランス良く学ぶことを目的としています。
消費者へのヒアリング等、行動経済学の知見を活かしたマーケティング施策・戦略立案や需要・効果測定を研究できます。
星野教授の顧問先企業の膨大なデータを利用して、統計学・機械学習などのいわゆるビッグデータ解析を学べます。
座学だけでなく、解析コンペやマーケティング大会、企業と共同研究等、外部と連携したプロジェクトに参加し、様々なフィードバックを受けることを求めます。
本年度は毎週火曜日3〜4限に本ゼミ、5限にサブゼミが実施されています。
多種多様な分野を学びます。星野教授による心理学、マーケティング、機械学習などに関する講義をメインに、大学院生によるプログラミングの講義、企業の方による講演などもあります。
ゼミ員は行動経済学・マーケティング班とデータ解析班に分かれ、自分の興味のある研究に自由に取り組んでいます。両班が合同で行なっている研究もあります
企業との共同研究など、プロジェクトに関する情報はこちらにて公開しております。
星野崇宏教授は、統計学・行動経済学・マーケティングの専門家で、国内トップレベルのデータサイエンティストとしても知られています。
これまで、統計学・計量経済学・心理学の基礎研究と、マーケティング・脳科学・公衆衛生など、様々な分野への応用研究を行ってきました。
最近では行動変容を促すための行動経済学とAIを融合した新たなアプローチへの挑戦もされています。
2004年3月東京大学大学院総合文化研究科博士課程修了。博士(学術)。博士(経済学)。情報・システム研究機構統計数理研究所、東京大学教養学部、名古屋大学大学院経済学研究科などをへて、慶應義塾大学経済学部教授。シカゴ大学客員研究員、ノースウェスタン大学ケロッグ経営大学院客員研究員などを歴任。行動経済学会第8代会長(現常任理事)。マーケティング・サイエンス学会理事。応用統計学会理事。日本行動計量学会理事。45歳未満の研究者に政府が授与する最も権威のある賞である
日本学術振興会賞を受賞(2017年)。ほかに日本統計学会研究業績賞など受賞多数。
主な業績として”Semiparametric Bayesian Estimation for Marginal Parametric Potential Outcome Modeling:
Application
to Causal Inference”, Journal of the American Statistical Association, 2013, 108,
1189-1204.『調査観察データの統計科学:因果推論・選択バイアス・データ融合』岩波書店,
2009,など。
サイバーエージェント技術顧問、マネーフォワード技術顧問、ヤフー研究所技術顧問など多数の企業に顧問として専門知識を提供
2020年6月に坂井慶大教授・安田阪大准教授らと経済学をビジネスに活用する 株式会社エコノミクスデザインを設立し取締役に就任。
星野崇宏教授の個人HPは こちら。
星野教授のメールアドレス: bayesian[at]jasmine.ocn.ne.jp
*メールをする際に[at]を@に変えて送信してください。
研究内容は多岐にわたっておりますが、統計学と心理学をバックグラウンドに、これまで統計学・計量経済学・心理学の基礎研究、およびマーケティング・行動経済学・脳科学・医学・公衆衛生など様々な分野への応用研究を行ってきました。
これまでは基礎研究としては一般的な統計的因果推論の研究を中心に行ってまいりましたが、今後は特に経済社会現象に焦点を絞り、よりメカニズムを考慮した解析手法や評価手法の開発に取り組みたいと考えております。経済社会現象に関わるデータを説明するにあたって、現状の統計モデルは社会の構成要素たる非合理な人間の傾向を考慮しておらず、結果としてあまり予測力や説明力が高いものになっておりません。私は行動経済学や心理学の知見を導入し、また意思決定に関わるプレーヤー間の読み合いなど産業組織論的な要素も考慮した、新しい計量経済学のモデルの開発を目指して研究しております。
さらに最近では行動経済学の知見と機械学習を融合させ、個人ごとに最適な介入を行い行動変容を促す取り組みを始めており、マーケティングでのレコメンデーション、医学分野での健康維持行動への介入、服薬コンプライアンスの向上など様々な応用研究を実施しています。
また、その成果をマーケティングや経営学、労働経済学や教育経済学など様々な分野に応用していきたいと考えております。
指導教員はこれまで統計学・計量経済学・心理学の基礎研究と、マーケティング・行動経済学・脳科学・公衆衛生など様々な分野への応用研究を行ってきました。以前在職していた名古屋大学経済学部ではマーケティングのゼミを担当しており、顧問先や共同研究先の企業から提供頂いた購買履歴データ、市場調査データやSNSデータを利用したり、学生を対象とする調査や経営者・担当者へのインタビュー、あるいはケーススタディなど様々な情報源を用いた実証的なマーケティング施策・戦略の立案や需要予測、効果測定などについての卒業研究を指導しました。この度着任するにあたって、本経済学部の学生の皆さんの関心と将来のキャリアパス形成に最大限配慮し意義ある研究会を立ち上げたいと考えております。下記に記載したような分野に関心のある学生は指導可能です。
上記はバラエティに富んでいますが、データ、統計学、数理モデルなど実証的なアプローチを用いた経済・経営、社会、人間行動についてであれば対象は限定しません。
研究会ではまず基礎固めとして各人の関心に従ってグループ単位で統計学と計量経済学、マーケティングや経営のための経済学、行動経済学や心理学などの基礎的な文献について輪読や発表、討議をします。座学だけではなく、学外の何らかのプロジェクトに参加することで学ぶオン・ザ・ジョブトレーニングが非常に有効だと考えており、各自の関心分野のプロジェクトに割り当てたいと考えます。学部演習では計量経済学や計量的なマーケティングの講義と実習を行いますので、それらに参加することを推奨します。
星野ゼミで設けている3つのコースを紹介します。
※以下の通りコース毎に入ゼミの入り口は異なりますが、入ゼミ後全てのコースの学問について学習することができます。
【マーケティング・行動経済コース】
マーケティングや行動経済学に深い関心がある方向けのコースです。
ゼミでは、マーケティング・行動経済学の知見に基づいた仮説設定及び マーケティング施策の立案を行います。
実践的な経験を積みたい方、大歓迎です。
【解析Aコース】
データサイエンスに関して、データ分析・プログラミングに関する基礎を学びながら、プロジェクトに参加できます。
プログラミング未経験者、大歓迎です。
【解析Bコース】
データ分析あるいはプログラミングに強みがある方向けのコースです。
モデルの実装等といった機械学習の中核的な作業を担い、即戦力として、プロジェクトに参加できます。
例えば以下のいずれかに当てはまる方を対象としています。
Kaggleなどデータサイエンスにおいて経験・実績がある方
競技プログラミングなどアルゴリズムに関する経験・実績がある方
データ分析経験はないが、ソフトウェア開発の実践的な経験がある方
合格後は、即戦力としてプロジェクトに参加できます。
必要に応じて解析やデータ処理などのノウハウ・理論を学習できます。
プログラミング経験者、大歓迎です。
入ゼミに関する詳しい情報は随時公開していきます。