情報技術導入におけるビジネスシステム構築プロセスの理論化

理论化引入信息技术的业务系统建设流程

• 批准号: 14019083
• 负责人: 矢田 勝俊
• 金额: $ 1.92万
• 依托单位: Kansai University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 2002
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2002 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-14019083/
• 关键词: 情報技術; ビジネスシステム; データマイニング; システムアーキテクチャ; 経営戦略; 消費者行動

本研究では、従来、研究レベルで開発してきたマーケティング用のシステムを、現実で利用可能なパッケージへと改良して、それを現実の企業へ導入し、実践科学的にその効果を検証する。我々が最も重要だと考えるのは、そうした新しい情報技術の導入に際して、新しいビジネスシステム、組織間関係の構築プロセスを理論化することである。新しい技術が新しいビジネスシステムや組織間関係のもとで、新しい価値をもたらすとすれば、そうしたプロセスを理論化し、より効率的な方法を模索することが社会的にも大きな意義をもつものと考えられる。本年度、大別して2つの領域において上記の研究を進展させることができた。第一に、データマイニング技術を利用したマーケティングシステムとして、時系列解析をベースにした需要予測システムを開発した。新しい情報技術として今後、これらをビジネスのフィールドに導入していく予定である。第二にデータマイニングを利用したビジネスプロセスの理論化を行った。大規模データから有用な知識を発見するプロセスを理論化し、さらにそのプロセスの効率化に関するマネジメント戦略を提起した。本年度までで、新しい情報技術の導入、それを利用したビジネスプロセス、知識発見プロセスの理論化までを行い、知識発見プロセスの組織戦略まで明らかにすることができた。今後、これらの研究をベースにして、利害関係者すべてを含むビジネスシステム(ビジネス全体の仕組み)の構築プロセス、組織能力の構築理論を明らかにしていきたい。

在这项研究中，在研究层面开发的营销系统已改进到真实和可用的包裹中，将其引入了真实的公司，并在实践中验证其效果。最重要的是在引入此类新信息技术时对新的业务系统和组织建设过程进行理论。如果新技术在新的业务系统和组织关系下带来了新的价值，那么将这些过程理论化并找到更有效的方法是社会意义。今年，上述研究在两个领域进行了广泛的发展。首先，我们使用数据挖掘技术建立了基于时间序列分析作为营销系统的需求预测系统。作为一种新的信息技术，我们计划将其引入业务领域。其次，我们使用数据挖掘进行了业务流程。理论上了从大规模数据中发现有用知识的过程的理论化，并提高了有关该过程效率的管理策略。直到今年，推出了新信息技术，使用它的业务流程，知识发现过程的理论化，并阐明了知识发现过程的组织策略。将来，基于这些研究，我想澄清业务系统的建设过程（整个业务的机制）和包括所有利益相关者在内的组织能力理论。

项目成果

加藤直樹: "データマイニング-経営効率を高める新しい知識の発見"TISシステムナビゲーター. 第11号(発表予定). (2003)

加藤直树：《数据挖掘——发现新知识以提高管理效率》TIS System Navigator 第 11 期（待出版）。

E.Ip, J.Johnson, K.Yada, Y.Hamuro, N.Katoh, S.Cheung: "A Neural Network Application to Identify High-Value Customer for a Large Retail Store in Japan"Idea Group Publishing. 55-69 (2002)

E.Ip、J.Johnson、K.Yada、Y.Hamuro、N.Katoh、S.Cheung：“用于识别日本大型零售店高价值客户的神经网络应用程序”Idea Group 出版。

加藤直樹: "文字列解析手法によるデータマイニング"応用数理. 第12巻. 23-31 (2002)

加藤直树：“使用字符串分析方法进行数据挖掘”应用数学卷 12. 23-31 (2002)

Y.Hamuro, H.Kawata, N.Katoh, K.Yada: "A Machine Learning Algorithm for Analyzing String Patterns Helps to Discover Simple and Interpretable Business Rules from Purchase History"Progress in Discovery Science, LNAI 2281. 565-575 (2002)

Y.Hamuro、H.Kawata、N.Katoh、K.Yada：“用于分析字符串模式的机器学习算法有助于从购买历史中发现简单且可解释的业务规则”发现科学进展，LNAI 2281. 565-575 (2002

K.Yada: "The Future Direction of Active Mining in the Business World"Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. Vol.79. 239-245 (2002)

K.Yada：《商业世界主动挖矿的未来方向》人工智能与应用前沿。