マーケティング・チャネルの機能はその情報構造に依存している。メーカーと小売が需要に関する情報を正確に把握している場合、チャネルの機能はうまく機能する。したがって、メーカーだけがそのような情報を持つ場合、その情報を小売に提供し、正確な需要に基づく発注をしてもらおうとする。一度きりの取引を想定すると、メーカーは小売にたくさん発注してもらえるような需要に関する情報を提供し、その情報を小売が信じて思い通りの量をメーカーに発注するならば、メーカーは利益を増やすが、小売は売れ残りが生じる。このような状況を考えると、小売はメーカーからの情報をやみくもに信じないことが自衛手段となり、過少なメーカーへの発注行動をとる。メーカーが小売の売れ残りを受け入れる(返品)ことを容認すれば、先程の自衛となる過少な発注は行わないことになる。小売はメーカーの情報を信じることになる。本研究では、小売に対してメーカーが返品を許可することがチャネルが効率的に機能することを明らかにした。情報技術の発達と低コスト化によって、一般企業においてもID付顧客購買データの取得、および大量蓄積が容易になっている。これらの利用形態の1つとして、データマイニングによるさまざまな分析が展開されている。その中でCRMにとって重要な位置付けの1つとなる顧客の評価は、その多くが単位期間あたりの売上高、または粗利高のような比較的単純な指標で評価されることが多い。発展させた既存の分析手法であるRFM分析では、来店頻度を評価尺度の1つとして考慮しているが、そこでは購買の頻度が考慮されているだけで、購入額の程度のボラティリティ(変動)は考慮されていない。顧客がどのように購買しているかを、購買額のボラティリティの観点から評価に採り入れ、購買額の総額と同じように評価尺度の1つとすることは、よりきめ細かく顧客を評価する観点から、重要であると我々は考える。この評価方法を用いることによって、意思決定者がターゲットとして望む顧客層をより明確に識別することが可能になる。本論文では、顧客の購買額のボラティリティをも考慮した新たな評価方法を提案する。この評価方法では、一定期間内における購買額に応じて顧客をデシルに分割して、ランクを与える。その評価期間内のランクの平均値と標準偏差という2つの次元から、顧客を評価する方法である。本論文では、実社会のある小売業のID付POSデータを分析対象として、提案する評価法に基づく1つの分析例を示し、本評価法の有効性を示している。本稿は、某都市銀行の1999年4月からの一年間の、銀行取引データ及び同サンプルへのアンケート調査データを、CRMの観点からデータマイニングしたものである。CRMでは通常優良顧客に焦点を当てる。預金口座の80%が赤字であるという経験則が物語るように、非優良顧客が顧客政策上大きな問題である。そこで本論は、今までまったく焦点が当てられてこなかった、非優良顧客の発見と彼らの活性化のための政策を明らかにすることを目的とした。銀行業務で重要な点は取引をフローとストックの両面から捕らえる点である。顧客の優良性を識別するために、スットクに関する取引量とフローに関する取引量をそれぞれポイント化し、二次元のマップ(S-Fマップ)に個々の顧客をプロットした。ここでポイント化は、対象となった都銀が実際に業務で用いているものを基礎に行った。S-Fマップ上のサンプルをカイ二乗独立検定で四つのセグメントに分け、それぞれのセグメントを特徴化した。量ポイントが相対的に低いセグメントが非優良顧客となる。増減、メディアのヒット率の比較などの分析を行った。結果は次のとおりである。優良・非優良を分ける項目はフローポイントであること。彼らのうちストックポイントもゼロの顧客を活性化するには、ローン獲得やリモートチャネルによるアプローチ、さらにDMを使ったアプローチなどに可能性があることがわかった。「金融データ解析コンペ」で技能賞受賞(優勝)を授賞した論文である。品切れ状態を許す条件下で、計画期間が無限であり、連続的に在庫量を観測する多品目在庫管理システムを考える。本論文の目的は、この条件の下で単位時間当たりの平均在庫費用を最小化するような最適在庫管理政策を求めることである。この論文の貢献は、品切れを許した条件で在庫管理システムをセミマルコフ決定過程に定式化し、最適政策を計算するアルゴリズムを提案していることである。ある(s,c,S)政策,(Q,S)政策、(R,T)政策と比較することで厳密解から見た各政策の評価を行っている。本論文は、「消費者態度の進化」の継続研究である。アクセルロッドのモデルに基づき消費者態度の進化モデルを取り扱う。対象となる商品(製品)は外部性や流行が強く働くものである。結論としては、消費者(エージジェント)が最適行動をとるとすればシステム全体としての多様性(異質性)は発生しないことをシミュレーションによって明らかにした。変異エージェントを実験的に注入することによりシステムがどのような影響を受けるかを考察した。その結果、取引費用が存在しない場合、ある程度の規模(数)の突然変異エージェントを注入しない限りシステムは変化しないこと、取引費用が存在する場合は、異質性セグメント間の境界上に存在する1つのエージェントを突然変異させるとシステム全体が変化する可能性があることを確認した。本論文は、アクセルロッドのモデルに基づき消費者態度の進化をシミュレーションによって明らかにした。ここで対象となる商品(製品)は外部性や流行が強く働くものである。システム製品に見られるようなネットワークの外部性が働くようなものを想定している。外部性が働くと自らの選好のみによって商品を選択するのではなく、回りの選択にも影響されることになる。商品選択の際に消費者間で社会的相互作用が発生することになる。シミュレーションで明らかにしたことは、このような環境の下での各消費者の意思決定は他者との社会的距離を小さくしようとすることであり、その場合、ローカルな場面では同質化が進行するが、グローバル(モデル全体を見れば)な視点からは異質性が発生している(発見できる)ことである。品切れ状態を許す条件下で、計画期間が無限であり、周期的に在庫量を観測する多品目在庫管理システムを考える。本論文の目的は、この条件の下で単位時間当たりの平均在庫費用を最小化するような最適在庫管理政策を求めることである。この論文の貢献は、品切れを許した条件で最適政策を計算するアルゴリズムを提案していることである。数値例を使用して、従来の政策反復法による計算時間よりも格段に早く計算できることを示したことである。