• 
• 

株式会社マクロミル（本社：東京都港区、代表執行役社長 グローバルCEO：スコット・アーンスト　以下、マクロミル）と公立大学法人横浜市立大学（所在地：神奈川県横浜市、理事長：二見良之　以下、横浜市立大学）は、2019年4月に「横浜市立大学・マクロミル　データサイエンス共同研究室（以下、共同研究室）」を設立します。

今回、マクロミル社内に設立する共同研究室では、データサイエンスに関わる研究活動に学術的な視点から取り組み、中長期的なマーケティングビジネスの拡大に資する成果獲得を目指しています。同時に、学術的研究から社会実装までを俯瞰できる人材を育成し、研究成果を社会へ還元することを目的としています。

なお、マクロミルと横浜市立大学は、本年7月にデータサイエンス分野で既に「産学連携に関する基本協定書」を締結しており、本共同研究室設立は、その取り組みの１つです。

昨今、日本企業のマーケティング活動において、ビッグデータをはじめとする多種多様なデータに対する統合分析や、生活者インサイトに迫る統計分析、また複数国にわたって同時並行的に行うマーケティングリサーチのニーズが、年々高まっています。このような背景を受け、国内外でマーケティングリサーチ事業を展開するマクロミルと、首都圏で唯一のデータサイエンス学部を持つ横浜市立大学は、データサイエンス分野の共同研究を通じて、マーケティング領域における新たなビジネス・社会的価値の創造をリードしていくことに合意いたしました。

共同研究室の設立により、「研究開発」と「人材育成」において強固な連携を深め、その成果を社会に還元します。双方のデータサイエンス人材による研究環境を整備し、マクロミルが保有する多種多様なデータを活用した学術的な理論の有効性を検証～研究し、その成果を学会報告・論文発表・公開セミナーなどを通じて公表していきます。

これらの人的・物的資源やノウハウの相乗効果を加速させ、企業が有する莫大なビッグデータの利活用を促進し、日本企業のマーケティング活動の活性化・有効化をはじめ、新しい社会価値の創造を図ってまいります。

■名称

横浜市立大学・マクロミル　データサイエンス共同研究室
YCU/Macromill Data Science Joint Lab.

■設置場所

株式会社マクロミル内

■体制

特任研究員（新たに雇用；テーマごとに1名）、客員研究員（マクロミル；1名）
学内協力教員（横浜市立大学；テーマごとに最低1名）、事務補助員

■活動内容

【研究開発】

• （1）ビジネスニーズに基づく共同研究
• （2）研究成果の社会への発信（学会報告、論文公表、公開セミナーの開催等）

【人材育成】

• （3）教育研究素材としてのデータ提供
• （4）相互の人材交流

■期間

2019年4月より当初4年間

■主な研究テーマ　※詳細は、参考をご覧ください。

• A. 欠損データの統計分析

  物理的・コスト的に完全に網羅することが困難なデータを、統計技術によって補い、データ活用のシーンを拡大する。

• B. データ等価方法の研究

  感覚的・主観的に解釈するにとどまっていた複数国にまたがる調査結果を、統計理論に基づいて調整することで、グローバルマーケティングの可能性を拡げる。

株式会社マクロミル　代表執行役副社長　日本担当　佐々木　徹（ささき　とおる）
グローバル化、デジタル化を背景に、日本企業のマーケティングが変化しており、調査会社に求められるニーズも変化しております。本連携は、両者のノウハウを結集し、不足するデータサイエンス人材の育成や、企業の有する莫大なビッグデータの実践的な応用を促す研究を通じ、マーケティングリサーチ分野の可能性を拡大し、産業界への貢献及び活性化に繋がると信じております。

公立大学法人横浜市立大学　理事長　二見　良之（ふたみ　よしゆき）
データサイエンス分野において新たな知見を社会実装し、イノベーションを引き起こすためには、現実の社会ニーズを熟知している企業との協働は不可欠です。今回の連携により、本学がアカデミックに追究する研究手法に、企業のスピード感や技術、知恵が合わさることで、基礎研究や人材育成が相乗的に推進されるものと確信しています。社会課題の解決に向け、強力な連携体制のもと両者一丸となって取り組む所存です。

本件に関する報道関係からのお問い合わせ先

株式会社マクロミル　コミュニケーションデザイン本部　森田
TEL：03-6716-0707　お問い合わせ

横浜市立大学　広報室　小林
TEL：045-787-2414　E-mail：koho@yokohama-cu.ac.jp

PDF版は下記よりダウンロード頂けます

産学連携によるデータサイエンス分野の研究開発と人材育成を推進
「横浜市立大学・マクロミル　データサイエンス共同研究室」を2019年4月に設立

■欠損データの統計分析

＜現状の課題＞

多種多様なデータが大量に蓄積されるようになったが、そこから十分なインサイトを引き出せるに至っていない。
特に、^※1シングルソースデータは、多くのマーケターが注目するビジネスニーズの高いデータだが、必要な情報が欠損なく揃うことは稀で、このままでは分析に供することができない。統計理論に基づく解決策が構築されれば、欠損を含むデータの有効活用が可能となる。

※1　シングルソースデータ：同一対象者から、購買・広告接触・ライフスタイルなどの多面的情報を取得したデータ

＜さまざまな“欠損”例＞

1. 必然的に生じる欠損と偏り
例）「広告を見ていないAさんと、広告を見たAさん」を同時点で比較することは不可能。「広告を見る前のAさんと、見た後のAさん」を比較すると、他の要因の影響を除外しない限り、結果に偏りが生じる可能性がある。

2. 「無回答」が生み出す欠損とデータの偏り
例）プライバシーに関わる質問項目を「答えたくない」と考えて回答しない人はたくさんいる。分析者が直面するデータは、このように欠損を含むことが多い。欠損を除外してしまうと偏りのあるデータとなり、母集団を正確に捉えることが困難になる。

＜研究テーマの活用例＞

流通／小売り企業が、特定の来店者の競合店舗や他業態での購買傾向を推定することが可能になり、その人に合わせた店頭プロモーションの展開が実現する。消費者は自身の嗜好に合った商品情報を得ることができる。

■データ等価方法の研究

＜現状の課題＞

日本企業の輸出促進策を成功に導くために、複数国にまたがるグローバル調査のニーズが高まっている。複数国に及ぶ調査では、同一調査票で意向調査を行っても、各国の国民性や文化に応じて評価指標の捉え方が異なる可能性があるため、分析結果を直接比較することは難しい。

＜研究テーマの活用例＞

ビジネスをグローバルに展開する日本の自動車メーカーが、自社ブランドと他社ブランドの各国でのブランドイメージを正確に把握することができる。それによって各国において適切にブランドマーケティングを展開することが可能になり、業績を伸ばす可能性が生まれる。