This study introduces and validates the Network Motifs and Multiple Attributes (NMMA) model, an analytical approach designed to explore and analyze multi-attribute network motifs in the context of secondary luxury products markets by systematically constructing transaction topologies and analyzing interactions through various attributes such as profit, cost, Return on Investment (ROI), transaction frequency, brand, and item type. The model leverages real-world data collected in collaboration with a commercial partner encompassing both e-commerce (EC) and brick-and-mortar transactions. Statistical methods were employed to analyze the validation results, highlighting distinct performance and strategic implications of various trading types in EC versus traditional retail settings Findings suggest a generally higher ROI in EC, attributed to online sales' efficiency and lower operational costs. The study also examines how brand and item types influence consumer purchasing behavior and market trends through network motifs. Applying the NMMA model enhances understanding of market dynamics and supports optimizing business strategies, particularly in improving transaction efficiency and market share.
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This is a preprint of an article intended for publication Journal of
Information Processing(JIP). This preprint should not be cited. This
article should be cited as: Journal of Information Processing Vol.33(2025) (online)
DOI http://dx.doi.org/10.2197/ipsjjip.33.219
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This study introduces and validates the Network Motifs and Multiple Attributes (NMMA) model, an analytical approach designed to explore and analyze multi-attribute network motifs in the context of secondary luxury products markets by systematically constructing transaction topologies and analyzing interactions through various attributes such as profit, cost, Return on Investment (ROI), transaction frequency, brand, and item type. The model leverages real-world data collected in collaboration with a commercial partner encompassing both e-commerce (EC) and brick-and-mortar transactions. Statistical methods were employed to analyze the validation results, highlighting distinct performance and strategic implications of various trading types in EC versus traditional retail settings Findings suggest a generally higher ROI in EC, attributed to online sales' efficiency and lower operational costs. The study also examines how brand and item types influence consumer purchasing behavior and market trends through network motifs. Applying the NMMA model enhances understanding of market dynamics and supports optimizing business strategies, particularly in improving transaction efficiency and market share.
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This is a preprint of an article intended for publication Journal of
Information Processing(JIP). This preprint should not be cited. This
article should be cited as: Journal of Information Processing Vol.33(2025) (online)
DOI http://dx.doi.org/10.2197/ipsjjip.33.219
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This study introduces a groundbreaking Motif and Time-Based Analysis Model to unravel the intricate dynamics within the e-commerce second-hand luxury goods market. By meticulously analyzing transactional data through the lens of network motifs and temporal patterns, our model unveils distinct consumer behaviors and market trends that traditional analyses often overlook. We focus on the evolving e-commerce model's impact on luxury goods transactions, highlighting the pivotal role of Return on Investment as an essential metric for assessing market efficacy. Utilizing e-commerce data collected in collaboration with leading companies, we identify statistically significant network motifs that reflect complex interaction patterns between consumers and goods. Our novel algorithm efficiently mines these motifs despite multiple constraints, offering new insights into transactional networks. Through rigorous statistical validation, our findings demonstrate the model's effectiveness in capturing the market's multifaceted nature. The study not only contributes to our understanding of the second-hand luxury goods market's dynamics but also provides actionable strategies for businesses aiming to enhance consumer experiences and market trend forecasting.
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This is a preprint of an article intended for publication Journal of
Information Processing(JIP). This preprint should not be cited. This
article should be cited as: Journal of Information Processing Vol.33(2025) (online)
DOI http://dx.doi.org/10.2197/ipsjjip.33.9
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This study introduces a groundbreaking Motif and Time-Based Analysis Model to unravel the intricate dynamics within the e-commerce second-hand luxury goods market. By meticulously analyzing transactional data through the lens of network motifs and temporal patterns, our model unveils distinct consumer behaviors and market trends that traditional analyses often overlook. We focus on the evolving e-commerce model's impact on luxury goods transactions, highlighting the pivotal role of Return on Investment as an essential metric for assessing market efficacy. Utilizing e-commerce data collected in collaboration with leading companies, we identify statistically significant network motifs that reflect complex interaction patterns between consumers and goods. Our novel algorithm efficiently mines these motifs despite multiple constraints, offering new insights into transactional networks. Through rigorous statistical validation, our findings demonstrate the model's effectiveness in capturing the market's multifaceted nature. The study not only contributes to our understanding of the second-hand luxury goods market's dynamics but also provides actionable strategies for businesses aiming to enhance consumer experiences and market trend forecasting.
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This is a preprint of an article intended for publication Journal of
Information Processing(JIP). This preprint should not be cited. This
article should be cited as: Journal of Information Processing Vol.33(2025) (online)
DOI http://dx.doi.org/10.2197/ipsjjip.33.9
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日本の就職活動は，新卒一括採用や終身雇用制度などの慣行を背景に，社会全体に大きな影響を及ぼしている．AI技術の急速な進展に伴い，採用過程に多様なAI技術が導入されているが，それに伴うバイアスや公正性，倫理面でのリスクを十分に管理する仕組みは未だ整備されておらず，AI倫理教育の必要性が高まっている．本研究は，このような就職活動におけるAI倫理の課題に着目し，ケースメソッドを用いた教育手法を構築，実践するとともに，教育効果を定量的および定性的に評価する枠組みを提案する．具体的には，AI 倫理問題に関するケーススタディを作成し，ケースメソッドを適用した教育実験を実施した．参加者に対しては，教育前後に定量評価項目と定テキスト回答項目のデータを収集し，形態素解析でテキスト回答を分析する．形態素で構築されたネットワークに対しモチーフ分析を行う．その結果，教育前後でネットワーク構造に顕著な変化が見られ，公正性に関わる観点を中心に大きな変化が確認された．これらの成果は，公正かつ倫理的な採用プロセスの確立に寄与するともに，他分野におけるAI倫理教育の実現にも貢献し得る可能性を示している．

顧客レビューは，消費者の購買判断に大きな影響を与えると同時に，企業にとっても製品やサービスの改善点を把握する上で欠かせない情報源である．同じ商品に対して何度も購入してレビューを投稿(以下，リピート投稿)する顧客の声は，複数回の利用経験や購買意欲を反映しており，その投稿要因を把握することは顧客ロイヤルティ向上や継続利用促進につながる重要な課題となる．そこで本研究では，リピート投稿要因を明らかにするため，NMFモデルに基づき顧客属性を考慮したテキスト分析モデルを提案する．またＥＣサイトにおけるファッション商品の購買データを用いて検証を行った．具体的には，投稿者のリピート回数と性別でレビューを分類し，分類された投稿ごとのテキストデータに対してNMFモデルを適用する．抽出した特徴に対して，ChatGPTに基づき感情スコアを分析し，顧客満足度とあわせて比較分析を行った．その結果，リピート回数や性別によって注目されるテーマや感情スコア，満足度に顕著な差異が認められ，異なるリピート投稿回数に応じた傾向が明らかになった．これらの分析要因に基づき，レビューのリピート促進戦略に有益な知見と施策を提示した．

ゲーム業界が成長を続ける中，特にオープンワールドゲームへの注目度が高まっている．しかし，異なる言語や文化的な背景を持つプレイヤーはゲームの内容に対して全く異なる意見を持つ可能性があるため，複数の国でゲームを展開することは容易ではない．これまでの研究の多くは英語レビューのみを対象としており，多言語レビューに着目した分析が少ない．本研究では，多言語のゲームレビューを分析するアプローチを提案する．具体的に，意味的一貫性を確保するため，英語以外のレビューを英訳する．次に，Latent Dirichlet Allocationを用いてトピックを抽出し，プレイヤーがゲームに対する関心内容を把握する．最後，大規模言語モデルを用いて抽出したトピックに対するプレイヤーの感情分析を行うことで，異なるゲーム内の要素に対するプレイヤーの満足度を明らかにする．さらに，提案手法の有効性を検証するため，ゲームプラットフォームにより，英中日三国語オープンワールドゲームのレビューを収集し，分析を行う．その結果，各国のプレイヤーの嗜好や満足度を把握できるため，国別の運営戦略立案に有用な示唆を得られることが期待される．

近年，情報技術の発展により，ユーザがスポーツ施設に対するレビューが蓄積できるようになった．スポーツ施設予約サイト上の評価値や口コミデータは，顧客の満足度と嗜好を反映できる重要な情報となっている．例えば，異なる年齢層のユーザはそれぞれのニーズを持つのであれば，運営者は異なるサービスを提供するなどの施策を検討可能である．このように，利用者の属性情報は施設の事業者にとって貴重な情報であるが，属性情報は一部のユーザがしか登録しないという問題がある．スポーツ施設のユーザのスコア，満足度などの情報やユーザレビューから，ユーザの年齢層を推測できれば，様々な活用が可能になる．そこで本研究では，過去のユーザの利用履歴データやユーザレビューデータを活用すると共に，ユーザの年齢層が順序尺度を持つ変数であるという特徴を考慮したモデルを提案する．また，構築したモデルの中の特徴量の重要度を分析することで，スポーツ施設が顧客満足度向上のための要因発見を可能となる．さらに，提案手法の有効性を検証するため，実データに適用し，分析を行う.最後に，分析結果に基づき，ユーザの満足度向上やリピーターの増加への貢献が期待される.

Community improvement is about enhancing the physical infrastructure and promoting social, economic, and health outcomes. For comprehensive community enhancement, this paper proposed an analysis model to identify multiple clusters using the Cartesian product of network motifs and local-determined keywords. These clusters have the potential to intersect various domains and disciplines, fostering a more holistic understanding of community phenomena. Furthermore, we demonstrate the practical application of the model through two case studies: tourism and second-hand luxury goods transactions. Our findings in case studies reveal the potential of network motifs in identifying clusters that have the possibility of contributing to community improvement to some degree. These results have significant potential implications for both theoretical research and practical applications in community improvement, providing a new approach to identifying multiple clusters across diverse activities.
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This is a preprint of an article intended for publication Journal of
Information Processing(JIP). This preprint should not be cited. This
article should be cited as: Journal of Information Processing Vol.32(2024) (online)
DOI http://dx.doi.org/10.2197/ipsjjip.32.308
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Community improvement is about enhancing the physical infrastructure and promoting social, economic, and health outcomes. For comprehensive community enhancement, this paper proposed an analysis model to identify multiple clusters using the Cartesian product of network motifs and local-determined keywords. These clusters have the potential to intersect various domains and disciplines, fostering a more holistic understanding of community phenomena. Furthermore, we demonstrate the practical application of the model through two case studies: tourism and second-hand luxury goods transactions. Our findings in case studies reveal the potential of network motifs in identifying clusters that have the possibility of contributing to community improvement to some degree. These results have significant potential implications for both theoretical research and practical applications in community improvement, providing a new approach to identifying multiple clusters across diverse activities.
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This is a preprint of an article intended for publication Journal of
Information Processing(JIP). This preprint should not be cited. This
article should be cited as: Journal of Information Processing Vol.32(2024) (online)
DOI http://dx.doi.org/10.2197/ipsjjip.32.308
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本稿では，ユーザにとって拡張現実技術（AR）による伝統文化体験が，実際の伝統文化体験への動機づけに対してどのように影響するのか解明する．この目的を達成するために，日本の伝統文化のひとつである「投扇興」を体験できるアプリケーションを開発し，47名の被験者に対し，母国を異にする2つの被験者グループを作成し，3つのプレイ環境で統制実験を行った．その結果，被験者グループにより動機づけの度合いが異なることが分かった．更に，日本人の被験者グループにとっては，プレイ環境の設定が動機づけに影響することが分かった．