日本流通学会 第 37 回全国大会
統一論題報告要旨集

2023 年 11 月 4 日・5 日
立命館大学大阪いばらきキャンパス

目次
基調講演・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 2
Jungkeun Kim（Auckland University of Technology 准教授）
「Innovation through Experiments in the Retailing Setting」

第 1 報告・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 3
井上真里（中央大学商学部 教授）「流通・マーケティング研究における定性的研究方法の課題 ―定性的研究
方法と定量的研究方法の共進化に向けて―」

第 2 報告・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 5
苗苗（立命館大学経営学部 准教授）
「Applying the fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA) in a
Japanese fashion market study」

第 3 報告・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 6
杉渕和平・松方渓太（株式会社インテージパネル事業推進部企画統括グループ）「ビッグデータを活用したポテンシャル推定と事業展開 ―生活者の購買ポテンシャル&商圏の販売ポテンシャルの推定―」

第 4 報告・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 7
喜田昌樹（滋賀大学経済学部 教授）「データサイエンスの中のテキストマイニング」

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Innovation through Experiments in the Retailing Setting
Dr. Jungkeun Kim
Associate Professor of Marketing, Auckland University of Technology, New Zealand
The competition in the retailing industry has intensified significantly in recent times. In thispresentation, drawing upon my academic experience in conducting various experiments within therealm of retailing and marketing, I propose the utilization of experiments as an efficient method forenhancing customer satisfaction in a retailing context. This presentation will encompass a brief
introduction to experiments, several examples of academic studies relevant to the retailing sector,and practical guidelines for conducting retailing experiments. To c onclude, I will recommend acultural shift towards embracing the spirit of experimentation.

Presenters’ bio:
Jungkeun Kim, Ph.D. in Marketing from the University of Minnesota, holds the position ofAssociate Professor of Marketing at Auckland University of Technology. His primary research
focus revolves around behavior change, rooted in behavioral decision theory and the applicationof nudging theory, spanning various consumption contexts such as consumer behaviors andretailing behaviors, primarily employing experimental methodologies.
He has authored more than 80 academic articles, all grounded in experimental research, covering
the domains of marketing, retailing, and travel/hospitality. According to the P -Rank, he is currently
ranked #2 in terms of publication score within the ABDC rank for any Business School in New
Zealand and Australia. He has experience providing experimental workshops in over seven different
countries, including the Global Marketing Conference.

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第 1 報告

流通・マーケティング研究における定性的研究方法の課題―定性的研究方法と定量的研究方法の共進化に向けて―
井上真里（中央大学）
1. 問題意識インパクトファクターの高い学術誌（とくに欧米）に掲載されている論文の大半は定量的研究方法であり、定性的研究方法は少数派であるといわざるを得ない。また、定量的研究方法の役割に対する認識も、研究対象とする現象が「新しい」場合に適用される探索的(exploratory) な研究方法であり、その射程は特定の事例をとりまく出来事を説明するための枠組みをデザインする程度にとどまっている（東ら 2021）。
ただ、Cooper et al. (2012) によると、現在では定性的研究方法それ自体の「方法的な脆弱性」によって、定性的研究方法が定量的研究方法に完全に凌駕されるに至っているものの、1930 年代において定量的研究方法は「確率論による一般化に過ぎない」として批判されていたことがある。また、Eisenhardt and Graebner (2007) によると、インパクトファクターが高い３つの経営学系学術誌において頻繁に引用されているのはケース・スタディ法を採用している論文である。
それらを考慮すると、定性的研究方法の脆弱性を減じることができ るならば、定性的研究方法は定量的研究方法と同等のイニシアティブを得られる 可能性がある。また、（質的比較分析 [ Qualitative Comparative Analysis : QCA] の登場によってその萌芽は生まれているが）定量的研究方法と定性的研究方法との間で共進化といえるようなことが起こるかもしれない。
本報告では、上記の問題意識に基づいて定性的研究方法の分類とそれぞれの特徴について説明し、それらに内在する課題を検討する。なお、報告者の研究分野であるグローバル・マーケティング（とくに多国籍企業や中小企業の親会社－現地子会社間の意思決定分析）における定性的研究方法の課題についても触れる。
2. 本報告における主な論点(1) 単独事例による事例内分析 (Within-case Single Case Study) や複数事例による比較事例分析 (Systematic Comparison in Cross-case Analysis) を含むケース・スタディ法についての課題 (Yin 1994)、ケース・スタディから帰納的に理論を構築するプロセスについての課題 (Eisenhardt 1989, Eisenhardt and Graebner 2007)(2) 特定の単独事例において現象と現象との間のブラックボックスを因果推論する過程追跡法 (Process-tracing Method) についての課題 (George and Bennett 2005,Gehman et al. 2018, Beach and Pedersen 2019)(3) その他の研究方法について（グラウンデッド・セオリー・アプローチや歴史研究など）

3【参考文献】
Beach, D. and Pedersen, R.B. (2019), Process-Tracing Methods: Foundations andGuidelines (2nd ed.) , University of Michigan Press.
Cooper, B., Glaesser, J., Gomm, R. and Hammersley, M. (2012), Challenging the

Qualitative-Quantitative Divede: Explorations in Case-focused Causal Analysis ,Continuum.
Eisenhardt, K.M. (1989), “Building Theories from Case Study Research,” Academy ofManagement Review , Vol.14, No.4 , pp.532-550.
Eisenhardt

K.M.

andGraebner,M.E.

(2007),“Theory

BuildingfromCases:Opportunities and Challenges,” Academy of Management Journal, Vol.50, No.1,
pp.25-32.
Gehman, J., Glaser. V.L. Eisenhardt, K.M., Gioia, D.A., Langley, A. and Corley, K.G.
(2018), “Finding Theory–Method Fit: A Comparison of Three Qualitative Approaches
to Theory Building,” Journal of Management Inquiry , Vol.27, No.3, pp.284-300.
George, A.L. and Bennett, A. (2005), Case Studies and Theory Development in theSocial Sciences , The MIT Press
Yin, R.K. (1994), Case Study Research: Design and methods (2nd ed.) , Sage.
東伸一・金雲鎬・横山斉理（2021）「事例内因果推論技法としての過程追跡法の方法論的基礎とその流通研究における可能性について」青山学院大学経営学部『青山経営論集』
第 55 巻、第 4 号、80-98 ページ。

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第 2 報告

Applying the fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA) in aJapanese fashion market study
Miao Miao (Ritsumeikan University)
Regarding research methodology, many marketing studies have built conceptual
frameworks based on marketing theories and used null hypothesis significance tests (e.g.,correlation and regression analyses) to report significant relationships among variables in thedesigned models, which limits marketing research (e.g., Pappas & Woodside, 2021). This causes
the findings to (1) overlook the correlations among variables that are examined in isolation andwithout a specific setting context and (2) be limited to only one route of connecting causal factors
and outcomes, missing the opportunity to adopt other solutions with different combinations offactors for businesses. Some current influential research addressed the importance of combining
quantitative and qualitative approaches, such as fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA),
to explore the mechanism of an outcome by considering multiple paths of causal variables and otherconditional factors in marketing and business research (e.g. , Gligor & Bozkurt, 2020; Trafimow etal., 2021).
To supplement exiting studies, this study applies the complexity theory to predict outcomesthrough multiple solutions (models) under specific circumstances by using fsQCA. The complexity
theory predicts and explains outcomes under specific circumstances rather than investigating
designed relationships. Herein, (1) an outcome is not influenced by only one factor , but a
combination of causal factors and situations, and (2) the same antecedent affects the outcome bothsignificantly and insignificantly, positively and negatively, depending on complex conditions andgiven contexts (Ragin, 2008).
This research applied fsQCA in a Japanese fashion market study as an example to discuss
the following questions:
1. What is the complexity theory and fsQCA? How are they contributing to academic research?
2. What are the potential advantages of applying fsQCA in marketing studies?
References
Gligor, D., and Bozkurt, S. (2020). FsQCA versus regression: The context of customer engagement.
Journal of Retailing and Consumer Services, Vol. 52, 101929.
Pappas, I.O. and Woodside, A.G. (2021). Fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA):
guidelines for research practice in Information Systems and marketing . International Journalof Information Management, Vol. 58, 102310.
Ragin, C.C. (2008). Redesigning Social Inquiry: Fuzzy Sets and Beyond, University of Chicago
Press.
Trafimow, D., Hyman, M.R., Kostyk, A., Wang, C., and Wang, T. (2021) . The harmful effect of null
hypothesis significance testing on marketing research: an example . Journal of BusinessResearch, Vol. 125, pp. 39–44.

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第 3 報告

ビッグデータを活用したポテンシャル推定と事業展開―生活者の購買ポテンシャル&商圏の販売ポテンシャルの推定―杉渕 和平（株式会社インテージ）
松方 渓太（株式会社インテージ）
消費財マーケティングにおいて、CRM、リテールメディア、流通商談、メーカー支援などの場面でビッグデータ活用が盛り上がりを見せている。データ分析を元にしたこれらの複雑な取り組みを現場に落とし込んでいくのがリサーチ企業の使命となっている。
株式会社インテージでは、食品・日用消費財の市場規模やシェアを把握することのできる国内最大級のパネルデータを保有している。全国の小売店から継続的に日々の販売情報を収集している SRI+と、全国の消費者から買い物データを収集している SCI の 2 種類があり、ともに緻密な母集団設計と各種マスタの整備によって精緻な市場規模推計を実現している。市場動向の監査や販売要因の分析、施策実施後評価などを元に、新商品開発・顧客提案・販促 PR など幅広く活用されている。
近年では大規模データの処理や分析などが高度化され、市場規模把握にとどまらない購買及び販売のポテンシャルを捉える研究を重ねてきた。今回の報告では、研究・検証によって推計を実現させた「店舗来店者の購買ポテンシャル」「商圏における販売ポテンシャル」について、推定ロジックや活用方法を提示すると共に、今後の事業展望について発表する。
1. 店舗来店者の購買ポテンシャル推定
流通支援のひとつとして、小売チェーンの持つ ID-POS データを活用した分析を行っている。分析支援研究の中で、データのみでは知ることのできない来店客の意識や価値観・家族情報・職業属性などをその人の購買履歴から推定する技術＝ Genometrics(ゲノメトリクス)を確立した。インテージの持つ消費者パネル SCI と商品マスタを組み合わせて作られる、情緒的価値を商品に付与させた「商品 DNA」を用いることで上記の様々な推定を可能としている。来店客の価値観・属性および購買情報に市場データを掛け合わせることで、各個人の購買ポテンシャルを推計する技術も確立して事業展開をしている。
2. 個店・商圏における販売ポテンシャル推定
全国小売店パネル SRI+では販売実績の把握は可能だが、各店舗や商圏における販売ポテンシャルを知ることはできない。そこで SRI+に、店舗属性、人口動態、立地条件、商圏の人口構成等の情報を投入し、個店・商圏レベルでの販売ポテンシャルを推計する技術を確立させた。実際に、エリア・チェーン別の計画や管理、商品構成検討、広告・販促施策への活用が進んでいる。

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第 4 報告

データサイエンスの中のテキストマイニング
喜田昌樹（滋賀大学経済学部）
本報告では，データサイエンスの三つの領域（種類および段階） ,１）VISUALIZATION（可視化），２）ANALISYS （分析），3) Predictive analytics（Modeling）（＝予測的分析）,に応じて，自己の研究例を挙げながら説明する．
１

VISUALIZATION（可視化）；言及頻度分析とウェブ分析
データマイニングおよびテキストマイニングの機能には，VISUALIZATION（可視化）という機能がある．これは，データの特性の可視化という意味であり，テキストマイニングでは，言及頻度分析や共起表，もしくはテキストマイニングの結果と属性との関係を可視化するのに用いるウェブ分析などがある
２

ANALYSIS（分析）ANALYSIS（分析）はテキストマイニングの結果を統計的な分析手法を用いる利用法である．また，この手法はテキストマイニングの結果のみならず，経営学であれば各成果変数などの定量的な変数との分析が中心になる．この事例にあたるのが，アサヒビールの組織革新を認知変化の観点から分析した喜田(2006，2007）である．

3

Predictive analytics（予想・予言的分析）
テキストマイニングの通常の用い方はウェブグラフ分析や言及頻度分析等のVISUALIZATION（可視化），統計的分析を行う ANALYSIS（分析）が中心となっている．しかし，Predictive analytics（Modeling）に属するテキストマイニングでは，ある種のアルゴリズムを用いて，仮説検証及び仮説発見を行う手法であり ,新たな変数を構築することである．アルゴリズムと言語分析での課題を示すと以下の図になる．
課題

アルゴリズム

著者判別；資料確定，真贋分析

ニューラルネットワーク，決定木

話題の分類，資料の分類

クラスタリング

話題と属性の関係

アソシエーション

話題間，概念間の関係

アソシエーション

このようなアルゴリズムを用いた活用が今後，ビジネス及びアカデミックでのテキストマイニングとなると考えられている．
参考文献
喜田昌樹（2006）「アサヒの組織革新の認知的研究：有価証券報告書のテキストマイニング」『組織科学』第 39 巻第 4 号ｐｐ79－92.
喜田昌樹（2008）『テキストマイニング入門：経営研究での利用法』白桃書房 .
喜田昌樹（2018）『新テキストマイニング入門：経営研究での「非構造化データ」の扱い方』白桃書房.

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