Works
1. Articles
下記以外に論文1篇を執筆中, 1篇は解析中
Transformerを用いた時系列行動ログと調査回答の同時解析手法の提案
新美 潤一郎 (2023)「異なる次元数のデータを同時に投入した行動的ロイヤルティ推計手法の提案 Source-Attention Transformer と特徴融合によるマルチモーダル深層学習」『応用統計学』52(3). [査読あり, 印刷中]
調査回答と行動ログの比較
M. Takeuchi, J. Niimi, T. Hoshino (2023) “Handling the Inconsistency between Self-Report and the Actual Behavior: Validity of Excluding Survey Participants with Insufficient Effort Responding”, International Journal of Market Research. [査読あり, 印刷中]
hourly-Clumpiness指標と時系列データを用いた分析手法の提案
Read on ResearchGate
新型コロナウイルスと行動変容（contrib. 統計解析, データ周り, 再現性...）
R. Fujii, K. Suzuki, J. Niimi (2021) “Public Perceptions, Individual Characteristics, and Preventive Behaviors for COVID-19 in Six Countries: A Cross-Sectional Study”, Environmental Health and Preventive Medicine, 26, 29. [査読あり]
https://doi.org/10.1186/s12199-021-00952-2
Clumpiness指標の拡張と行動予測への応用
新美 潤一郎, 星野 崇宏 (2020)「RFMC 分析における Clumpiness 指標の拡張と自社顧客の行動予測への応用 Clumpiness を活用した離脱時期と競合利用の予測手法の提案」『行動計量学』47(1), 27-40. [査読あり]
https://doi.org/10.2333/jbhmk.47.27
消費者の行動の多様性が有効な構造とRFMCとの比較
新美 潤一郎 (2017)「消費者行動の多様性指標の提案と閲覧・購買行動の予測への応用 理論的背景と他指標との関連の検討」『経済科学』65(3), 45-55.
https://doi.org/info:doi/10.18999/ecos.65.3-4.45
深層学習を用いたオムニチャネル購買の同時分析
新美 潤一郎, 星野 崇宏 (2017)「顧客行動の多様性変数を利用した購買行動の予測 -Deep Learning を応用した実店舗・Web・モバイルの多面的な分析-」『人工知能学会論文誌』32(2), B-G63_1. [査読あり]
https://doi.org/10.1527/tjsai.B-G63
消費者の異質性を考慮した競合他社での行動の予測
新美 潤一郎, 星野 崇宏 (2015)「ユーザ別アクセス・パターン情報の多様性を用いた顧客行動の予測とモデリング」『応用統計学』 44(3), 121-143. [査読あり]
https://doi.org/10.5023/jappstat.44.121
2. Conferences
RFM+Clumpiness+HHIによるFMCG購買のモデリング
新美 潤一郎, 竹内真登 (予定) 「購買行動の習慣性が行動的ロイヤルティに及ぼす影響：行動ログ指標を組み合わせた購買行動の分類」.
スマホゲームにおける短期集中利用の捕捉のためのClumpiness×HHIの活用
調査回答と実行動の乖離の解析とIERとの関連性の調査
竹内 真登, 新美 潤一郎, 星野 崇宏 (2020)「市場調査における調査回答と実行動の乖離の理解と低減: Insufficient Effort Responding 回答者の除外の妥当性」日本消費者行動研究学会 第61回消費者行動研究コンファレンス(オンライン)
スマートフォンの位置情報を用いた購買予測
新美 潤一郎, 星野 崇宏 (2018)「位置情報データによる競合店舗の利用状況の多様性を用いた購買予測手法の提案」2018年度 人工知能学会全国大会(第32回), 鹿児島城山観光ホテル
多様性指標の構造とRFMC分析との関連
新美 潤一郎 (2017)「消費者行動の多様性指標の提案と閲覧・購買行動の予測への応用 理論的背景と他指標との関連の検討」日本マーケティング・サイエンス学会 新しいデータと競争環境の下でのマーケティングサイエンス研究部会, 慶應義塾大学
深層学習を用いたデータ融合手法の提案
新美 潤一郎, 星野 崇宏 (2017)「Deep Boltzmann Machine を用いたデータ融合手法の提案 – Data Fusion Method with Deep Boltzmann Machine」2017年度 人工知能学会全国大会(第31回), ウインクあいち
消費者の異質性を考慮した競合他社での行動の予測
新美 潤一郎, 星野 崇宏 (2014)「ユーザ別アクセス・パターン情報を用いた，競合サイトでの閲覧・購買行動の予測」日本マーケティング・サイエンス学会 第95回研究大会, 関西学院大学
3. Datasets
ロシアのウクライナ侵攻時の仮想通貨の値動きを1秒単位で記録したデータ
Junichiro, NIIMI. (2022). Ethereum Price Change in Russia-Ukraine conflict. GitHub Repository. https://github.com/jniimi/ethereum-data.
4. Others
海外ポスターセッション
Junichiro NIIMI, Takahiro HOSHINO. (2015). How Often Do Your Customers Purchase From Your Competitors? -Analysis of Users’ Online Browsing History-, PhD Professional Toryumon NC Ambition Camp, North Carolina State University.
データとモデルによる"世界"から統計解析と機械学習を俯瞰する
新美 潤一郎 (2021)「データ分析とモデル – モデルから考える統計解析と機械学習の差異 –」名城大学 経済・経営学会 第2回研究会, 2021年12月9日(木) （於 名城大学）
企業カンファレンスでのデータ利活用に関する講演
新美 潤一郎 (2019)「データエコノミー時代の消費者理解 -異なる側面から消費者を理解するためのデータ利活用 -」（株式会社富士通総研様とのパネルディスカッションを含む）富士通フォーラム名古屋2019（於 名古屋観光ホテル）.
リーディング大学院関係（１）インタビュー
『世界が求める新しいグローバルリーダーを輩出』,東洋経済（誌面、ウェブサイト）
リーディング大学院関係（２）執筆記事
新美 潤一郎「興味や関心が未来を拓く」『次世代のリーダーを担う博士人材の育成 ー名古屋大学PhDプロフェッショナル登龍門の取り組みー』, みやび出版
5. Peer Review Experience
– 『消費者行動研究』（日本消費者行動研究学会）
– 『行動経済学』（行動経済学会, 英語論文）
– “Behaviormetrika”（日本行動計量学会, 欧文誌）