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Transparency in supply chains by human rights due diligence : in the view of sustainable investments
Get PDF人権侵害の根絶に向けて、現代の企業には自社内部の対策だけでなく、取引先を含めた「サプライチェーンの透明化」が必要であり、その基盤となるのが適切な人権デューデリジェンスの策定と実行である。本稿ではサステナブル投資の視点を基軸として、人権デューデリジェンスの策定と実行が企業価値に及ぼす影響に関して検証を行った結果、業界主導による策定と実行が企業価値を向上させる可能性を示唆した。論説(Article)departmental bulletin pape
Seminars organized by the Policy and Management Association in 2022
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【Doshisha University Criminal Law Research Group】Finding of criminal intent and conspiracy of those who are sent to receive the money in special fraud case
Get PDF判例研究(Case Study)departmental bulletin pape
Extracting room style preference extraction based on naive bayes classification using image and text data
Get PDF近年、ECサイトの普及に伴い、インターネット上には膨大な数の商品が存在し、その中から最適な商品を選択するための商品レコメンド機能の需要が高まっている。特に、部屋に合う家具をレコメンドすることは、デザインや多数の形・色からデザイン性の高さを考慮する必要があるため困難である。また、部屋の感じ方は人によって異なるため、部屋の推奨は容易ではない。そこで本研究では、ユーザの嗜好を反映して最適なインテリアスタイルを推定する家具推薦システムの第一段階として、インテリアの部屋分類を開発する。具体的には、インテリア画像データに基づくXGBoostベースの分類手法と、画像情報に対してテキスト情報を与えた分類手法を提案し、部屋スタイルの分類精度を向上させる。テキスト情報を適用する際には、Naive-Bayes分類を用いてテキスト情報を抽出する。実験評価として、XGBoostを用いた検証実験を行い、テキスト情報付加前後の分類精度を比較した。その結果、テキスト情報を追加する前の分類精度よりも、テキスト情報を追加した後の分類精度の方が高いことがわかった。In recent years, with the proliferation of e-commerce sites, a vast number of products exist on the Internet, and the demand for product recommendation functions has been increasing to select products of the best choice among them. Recommending furniture that fits a room is particularly difficult for them because it needs to consider their high design compatibility based on design and numerous shapes and colors. In addition, the perception of a room varies from person to person, so room recommendations are not easy to make. Therefore, this research develops an interior room classification as the first step of a furniture recommendation system that estimates the most suitable interior style by reflecting user preferences. Specifically, this study proposes an XGBoost-based fusion classification method based on interior image data and textual information to image information to improve accurate room style classification. When applying textual information, we corporate Naive-Bayes classification to extract textural information. For experimental evaluations, we conducted a validation experiment using XGBoost to compare the classification accuracy before and after adding text information. The results showed that the accuracy for classification was higher after adding the text information than before the addition of the text information.departmental bulletin pape
Recent cases on economic liberties
Get PDF太田裕之教授退職記念論集Dedicated to Professor Hiroyuki Ota on his retirementdepartmental bulletin pape
Team performance in new product development : a meta-analytic review
Get PDF本研究では、129篇の論文からなるデータベースをもとに、新製品開発チーム要因がパフォーマンスに及ぼす影響を検討した。Sivasubramaniam, Liebowitz, and Lackman (2012)と同様に、新製品パフォーマンスを有効性、効率性、開発速度の3つの観点からとらえた。分析の結果、協働やTransactive Memory Systemといったパフォーマンスと結びつきの強いチーム要因がある一方、チーム・サイズや近接性のようにパフォーマンスにはあまり影響を及ぼさないチーム要因があることが確認された。研究(Article)departmental bulletin pape