Katsutoshi Yada 研究室（関西大学）

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Yada研究室は、消費者行動や患者行動などの人間活動を、実験や施設内での観測データを通じて科学的に解明することを主たる目的としています。特に、商店内での顧客の移動経路や購買行動を無線識別技術やカメラ視線追跡などの計測手法で記録し、それらのデータから人間の意思決定メカニズムを明らかにする研究に取り組んでいます。例えば、環境刺激（香りや色彩など）がどのように判断速度や購買選択に影響するかを、生理的信号の測定と組み合わせて検証しています。データ分析の手法としては、マルコフ連鎖モデルやニューラルネットワーク、プロセスマイニングといった機械学習技術を適用し、顧客を複数のグループに分類したり、将来の行動パターンを予測したりしています。また、近年の研究では、こうした個別的な行動分析の知見を、医療現場での患者ナビゲーション支援システムなど、社会的課題の解決に応用する方向性も展開しており、複雑で多様なデータから実践的な価値を引き出すことに重点を置いています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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研究成果（21 件）

[2026] LLMs Capture Emotion Labels, Not Emotion Uncertainty: Distributional Analysis and Calibration of Human-LLM Judgment Gaps
[2026] How Scent Arousal Influences Consumers’ Decision-Making: A Heuristic-Systematic Model Perspective
DOI: https://doi.org/10.1177/14707853261445481
[2026] Variational GAN-Enhanced Causal Effect Inference for Interpretable Learning in Heterogeneous IoT Systems
DOI: https://doi.org/10.1109/tce.2026.3673867
[2025] Application of hybrid gate recurrent unit for in-store trajectory prediction based on indoor location system
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-84599-3
[2025] Mapping the Knowledge Structure and Theoretical Foundations of Scent and Consumer Behavior Research: A Cross-Disciplinary Bibliometric Analysis
DOI: https://doi.org/10.1007/s12626-025-00195-5
[2025] Algebraic Analysis of Rule Mining Space
DOI: https://doi.org/10.1109/icdmw69685.2025.00111
[2025] MAPPING THE EVOLUTION OF OLFACTORY MARKETING: A BIBLIOMETRIC ANALYSIS OF SCENT RESEARCH IN CONSUMER BEHAVIOR
DOI: https://doi.org/10.15444/gmc2025.14.02.04
[2025] GNN-Enhanced Multimodal Fusion with Contrastive Learning for Smart Health Oriented High Performance Recommendation System
DOI: https://doi.org/10.1109/hpcc67675.2025.00128
[2025] Application of Semantic Recognition for Indoor Trajectory Using TextCNN: Case Study of Supermarket Visits
DOI: https://doi.org/10.1007/s00354-025-00297-2
[2025] Decentralized Federated Graph Learning With Lightweight Zero Trust Architecture for Next-Generation Networking Security
DOI: https://doi.org/10.1109/jsac.2025.3560012

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[2024] 香りによる消費者行動の変容に関する考察
DOI: https://doi.org/10.32286/0002002207
[2024] Temporal Data Mining in AI-based Patient Navigation Service
DOI: https://doi.org/10.1109/icdmw65004.2024.00085
[2024] Covid-19 and Multichannel Customers
DOI: https://doi.org/10.1109/icdmw65004.2024.00086
[2024] Evaluation of sales areas in supermarket by Markov chain model
DOI: https://doi.org/10.1145/3675669.3675676
[2024] The Impact of Greenwashing on Job Applicant's Choice of Company
DOI: https://doi.org/10.1109/i-coste63786.2024.11025056
[2022] Temporal Data Mining in AI-based Patient Navigation Service
DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020702
[2022] Sequential classification of customer behavior based on sequence-to-sequence learning with gated-attention neural networks
DOI: https://doi.org/10.1007/s11634-022-00517-3
[2022] Selected Papers from the 35th JSAI Annual Meeting
DOI: https://doi.org/10.1007/s00354-022-00168-0
[2021] Customer Behavior Analysis and Classification Based on Process Mining
DOI: https://doi.org/10.1109/smc52423.2021.9659063
[2021] Application of Long Short-term Memory Based Neural Network for Classification of Customer Behavior
DOI: https://doi.org/10.1109/smc52423.2021.9658703
[2021] 国際シンポジウムJSAI International Symposia on AI 2020（JSAI-isAI 2020）開催報告

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