研究室について
現代社会では、複雑で不確実な環境のもと、データに基づく合理的な意思決定が、企業経営や公共分野においてますます重要になっています。 本研究室では、数理モデルとデータ分析を基盤として、企業活動や人間行動、社会システムを客観的に評価・理解する研究を行っています。 統計学、数理最適化、機械学習といった手法を組み合わせ、評価・効率性・意思決定に関わる新しい分析方法の開発に取り組んでいます。 マーケティングや消費者行動、経営効率、公共サービス評価など、実社会のデータを用いた実証研究を通じて、理論と実践の両立を目指しています。 データから意思決定の根拠を明らかにし、社会で活用可能な分析手法を提案することが本研究室の目的です。
ゼミの特徴
- 理論と実践を融合した研究方針
- 学生の興味を尊重したテーマ選択
- 実データを用いた分析演習
- 学会発表・論文執筆にも積極的
- 大学院進学やキャリア形成を支援
研究内容
💡
知能化アルゴリズムと機械学習
最適化と学習理論を融合し、意思決定を支援する先端アルゴリズムを開発しています。
📈
経営とマーケティングのためのデータサイエンス
実データを用いて、経営・市場分析に資する予測と因果の解明に挑んでいます。
📊
意思決定を支える数理的評価手法
DEAなどを用い、多基準環境下での最適な選択支援を目指した研究を行っています。
研究業績
Selected Paper
- Yu Zhao and Michiko Tsubaki (2025). An algorithmic marketing approach to analyzing consumer well-being: Incorporating psychological factors in customer loyalty. Journal of Retailing and Consumer Services 84, 104238. Elsevier. [doi]
- Yu Zhao and Hiroshi Morita (2024). Estimating Malmquist-type indices with StoNED. Expert Systems with Applications 250, 123877. Elsevier. [doi]
- Kazuyuki Sekitani and Yu Zhao (2021). Performance benchmarking of achievements in the Olympics: An application of Data Envelopment Analysis with restricted multipliers. European Journal of Operational Research 294(3), 1202–1212. Elsevier. [doi]
- Yu Zhao, Hiroshi Morita, and Yukihiro Maruyama (2019). The measurement of productive performance with consideration for allocative efficiency. Omega 89, 21–39. Elsevier. [doi]
Selected Conference
- Yu Zhao (2025). Productivity Change Estimation under Data Uncertainty: A Forest-Based Probabilistic Approach. 2025 INFORMS Annual Meeting. 2025年10月26日 - 2025年10月29日
- Yu Zhao (2025). Measuring the Malmquist Productivity Index Incorporating Probabilistic Variations in Data. 34th European Conference on Operational Research. 2025年6月22日 - 2025年6月25日
- Yu Zhao (2025). Sustainable Performance Evaluation and Prediction of the Banking Sector: Opening the Black Box of DEA with Machine Learning and Explainable AI. 17th International Conference on Machine Learning and Computing. 2025年2月14日 - 2025年2月17日
自己紹介
趙 宇
講師 東京理科大学経営学部経営学科
客員講師 統計数理研究所
専門分野：マーケティング科学、機械学習、数理最適化、経営効率性・生産性分析