■全国研究発表大会とは JASEC日本イーコマース学会では、年に一回、全国研究発表大会を「アカデミックセション」「ビジネスセション」「学生セション」を３つの軸として開催しております。

■産学連携プロジェクトのきっかけとして

「アカデミックセッション」「ビジネスセッション」での発表は、大会だけで無く検索エンジン経由などで、企業と大学との産学連携プロジェクトに発展しています。

■学術的な研究業績として

当大会では「学生セッション」も、単なる発表練習ではなく、学術的な研究成果の発表・研究業績として記載が可能です。※大会の日付・組織名・氏名・共著者（いる場合）・発表件名・組織・要旨（予稿集）を公開します。

■第５回の全国研究発表大会のご報告（2023/11/15 追記） 2023年度の第５回　全国研究発表大会は、以下のとおり無事開催を完了しましたのでご報告申し上げます。ご参加いただきました皆様、誠にありがとうございました。 メインテーマ： メタバースEC 2023

開 催 日：2023年11月6日（月）～11月13日（月） 開催場所：オンライン開催

　　　　　リアルタイムの発表ではなく事前に準備された

　　　　　発表ビデオを第5回大会参加者に公開 主　　催：日本イーコマース学会

参加申込：詳細 ■プログラム内容詳細(PDF) ・第5回ＪＡＳＥＣ日本イーコマース学会_全国研究発表大会_2023プログラム一覧（ＰＤＦ）

■プログラム個別の予稿一覧

第５回ＪＡＳＥＣ日本イーコマース学会　全国発表大会　予稿集　一覧

■奨励賞 について 日本イーコマース学会では、毎年「日本イーコマース学会全国研究発表大会」で行われたオンライン研究発表にて研究を発表された学生を対象に、奨励賞の表彰を行っております。受賞者には、一般社団法人日本イーコマース学会 理事長　早稲田大学人間科学学術院　教授　西村 昭治 より、表彰状が授与されます。審査が完了次第またおってこちらのページでご報告させて頂きます。 なお昨年度は計15名の皆さんが受賞されました。 昨年度のメタバース会場での授賞式の様子

詳細：https://www.jasec.or.jp/single-post/jasec_awards2022

• 東京都立 調布南高等学校：佐久間結菜『ジョロウグモが網を張る場所の規則性』（メタバース内のアバター行動データ分析の研究に応用を想定）
• 東海大学：高木　優津樹　『実店舗とEC 店舗における併売パターンの比較』
• 東海大学：仲亀　匠　『デリバリー配達員の効率性評価モデル』
• 早稲田大学：山極綾子 『DNNを用いた画像ランキング学習手法』 ・山極綾子（早稲田大），後藤正幸（早稲田大）
• 早稲田大学：石倉滉大 『スーパーマーケットPOSデータに基づくShapley値を活用した商品間の関係性分析モデルに関する一考察』 ・石倉滉大（早稲田大），阪井優太（早稲田大），吉開朋弘（日本気象協会），後藤正幸（早稲田大）
• 早稲田大学：坪井優樹 『複数のECマーケティング施策効果を推定する機械学習モデルに関する一考察』 ・坪井優樹（早稲田大），阪井優太（早稲田大），清水良太郎（早稲田大），後藤正幸（早稲田大）
• 早稲田大学：山下皓太郎 『BERTの特徴量抽出に基づく製品レビュー分析モデル』 ・山下皓太郎（早稲田大），山極綾子（早稲田大），蓮本恭輔（早稲田大），後藤正幸（早稲田大）
• 早稲田大学：良川太河 『入力依存の誤差分散を考慮したビジネス施策最適化法の提案』 ・良川太河（早稲田大），阪井優太（早稲田大），楊 添翔（早稲田大），後藤正幸（早稲田大）
• 早稲田大学：竹内瑞生 『半教師有り学習に基づくユーザ属性予測モデルに関する研究』 ・竹内瑞生（早稲田大）, 今福太一（早稲田大）, 阪井優太（早稲田大）, 後藤正幸（早稲田大）
• 早稲田大学：中村友香 『目的関数値の悪化を抑制するベイズ最適化に基づくオンライン学習に関する一考察』 ・中村友香（早稲田大）, 良川太河（早稲田大）, 山極綾子（早稲田大）, 後藤正幸（早稲田大）
• 早稲田大学：山田晃輝 『子育てQA アプリのサービス向上のためのユーザの課題変化分析に関する一考察』 ・山田晃輝（早稲田大）, 山極綾子（早稲田大）, 高尾洋佑（早稲田大）, 後藤正幸（早稲田大）
• 早稲田大学：米田安希子 『Collaborative Metric Learning による推薦システムの意外性向上に関する一考察』 ・米田安希子（早稲田大）, 松苗亮汰（早稲田大）, 山下 遥（上智大）, 後藤正幸（早稲田大）
• 早稲田大学：松苗亮汰 『トピック分布を用いた文脈付きバンディットアルゴリズム』 ・松苗亮汰（早稲田大），山極綾子（早稲田大），後藤正幸（早稲田大）
• 早稲田大学：天野智貴 『埋め込み空間における推薦領域を考慮した推薦アイテム獲得手法の提案』 ・天野智貴（早稲田大）, 清水良太郎（早稲田大）, 後藤正幸（早稲田大）
• 早稲田大学：土屋希琳 『HSMMクラスタリングによるユーザの興味持続性を考慮したアイテム特性分析』 土屋希琳（早稲田大学）, 坪井優樹（早稲田大学）, 清水良太郎（早稲田大学）, 後藤正幸（早稲田大学）

以上