特許はビジネススクールの洞察がイノベーションにプラスの影響を与えることを示唆している

ユン・フォン・リム氏は、ラストワンマイル配送に関する彼の学術論文が電子商取引会社イーベイの特許出願に引用されたとフィナンシャル・タイムズ紙が伝えたとき、「興奮した」という。

「私たちは問題を知るために、調査中にDHLを含む企業と何度か話し合いました」と、同大学の運営管理のリム教授は言う。 リー・コンチアン・ビジネス・スクール シンガポールで。 「私たちの研究が何らかの影響を与えていることがわかり、うれしく思います。」リム氏の共著者は、リー・コンチアン氏の同僚であるシン・ファン氏と鄧顯源氏でした。 香港中文大学。

規模の経済

特許検索会社 The Lens が提供するデータには、特許出願で引用された上位の論文が示されており、ビジネススクールの研究の実践的価値を測定する 1 つの方法として機能します。リム氏と彼の共著者の論文「都市統合センターかピアツーピアプラットフォームか？」都市部のラストワンマイル配送のソリューション」が、ジャーナル Production and Operations Management に掲載されました。

都市部に都市統合センター (UCC) として知られる配送の中心拠点を設ける方が、個別のドライバーが顧客の注文 (アプリ上で行われた) に応答し、店舗から商品を受け取るシステムを使用するよりも優れている可能性があると結論付けています。レストランに納品し、お客様の住所へお届けします。これはピアツーピア システムとして知られており、配送業者の配送コストが高くなります。この中心的なアプローチは、お金を節約するだけでなく、都市の交通と汚染を減らすのにも役立ちます。

著者らは、UCC モデルは統合を通じてより優れた規模の経済も可能にし、関与する通信事業者の数が多い場合には社会環境への影響を軽減する効率が高まることを発見しました。ただし、変動する配信コストが低い場合は、オーバーヘッドが削減され、変化する需要に迅速に適応できるため、ピアツーピア プラットフォームの方が有利です。

「ラストワンマイル配送は、オンライン小売業者のビジネスプロセスの中で最も困難な分野であり、多くのeコマース新興企業はラストワンマイル配送コストが高すぎるために生き残ることができません」とリム氏は説明します。 「ラストワンマイル配送の利益率は低いため、問題は、どのビジネスモデルがラストワンマイル配送を経済的にも環境的にも持続可能にすることができるかということです。

「それが私のこの分野への興味のきっかけとなり、私たちの論文が特許出願に引用されたことを知ると、実用的な影響をもたらす有意義な研究に取り組む強い励みになります。業界の実際の状況に基づいて研究プロジェクトに取り組むことは、常によりやりがいのあることです。これにより、私たちが業界と交流する機会が増え、教室で研究成果を共有する際の学生の関心も高まります。」

ソーシャルメディアへの影響

The Lens が 2 つの特許で引用されていると特定した論文の中には、「ソーシャルメディアは製品リコールを加速させるのか?」というものがあります。製薬業界からの証拠」、コンピュータおよび情報システム教授、Huaxia Rui 氏による サイモン・ビジネス・スクール ロチェスター大学で、シンガポール管理大学のヤン・ガオ氏およびジョージ・ワシントン大学のウェンジン・ドゥアン氏と共同研究を行いました。 Information Systems Research誌に掲載されたこの論文は、人々がソーシャルメディアで医薬品の問題について話し合うと、製薬会社がそれらの医薬品をより早く回収できると結論付けています。

この研究では、米国食品医薬品局 (FDA) の医薬品リコール報告書の離散時間生存分析とソーシャル メディア データを使用して、ソーシャル メディアがリコール プロセスに影響を与える 2 つの主要なメカニズムを特定しました。 FDA 独自の報告システムよりも迅速に問題を報告できるため、副作用が製薬会社や規制当局に迅速に行動するよう圧力をかける宣伝効果もあります。

著者らは、自分たちの論文がクレジットカード会社Capital Oneのものも含め、付与された特許に引用されていることを知らなかった。 「実務家がこの研究が自分の特許にとって刺激的で価値があると感じてくれてうれしいです。また、他の論文による出版や引用などの従来の指標を超えて、私たちの研究が影響を及ぼしていることが証明されました」と Rui 氏は言います。 「もっと対話が必要だと感じています。学者と実務家の間でアイデアやイノベーションがよりスムーズかつ頻繁に流れたら、あらゆる可能性が想像できるのです。」

Rui 氏は、研究の影響は最終的には、研究がどこで発表されるかではなく、質問された研究の質問の知的または実践的な重要性によって決まると主張します。 「私たち学者にとって、新しい研究プロジェクトを立ち上げるときに出版について考えるのは自然なことですが、それは後回しにしなければなりません」と彼は言います。 「私は若い人たちに大きな疑問や難しい問題に取り組むよう勧めています。それは最終的にはより大きな影響を生み出すはずです。」

クーポンターゲティング

オンライン ショッピングのクーポンは、特許で 2 回引用された別の論文の主題でした。 Marketing Science に掲載された「バッチ深層強化学習を使用した動的クーポン ターゲティング: ライブストリーム ショッピングへのアプリケーション」は、マーケティングの准教授 Xiao Liu によるものです。 ニューヨーク大学スターン ビジネス スクール。彼女の研究では、バッチ深層強化学習 (BDRL) などの高度なコンピューター手法を使用してオンライン ショッピングのクーポンを設定すると、企業が従来のクーポン手法よりも多くの収益を得ることができることがわかりました。この新しいアプローチにより、企業は各買い物客の好みや以前の買い物方法に基づいて割引を調整できるため、より効果的になります。

具体的には、BDRL アプローチは静的ターゲティングをほぼ 2 倍上回り、総商品価値を 63% 改善しました。 Liu の研究は、ライブストリーム ショッピングなどの環境でパーソナライズされた価格戦略を開発するという課題に取り組んでいます。ライブストリーム ショッピングは、多くの場合インフルエンサーと協力して、デジタル プラットフォーム上のライブストリームを通じて商品を宣伝および販売するためにブランドによって使用されます。従来のクーポン戦略では、ライブストリームにおける消費者の動態や異質性を捉えることができないことがよくあります。彼女は、クーポン ターゲティング問題をマルコフ決定プロセスとして定式化し、モデルフリーの強化学習手法である Q 学習を使用して、消費者との対話に基づいてクーポンの割り当てを最適化しました。

Liu氏の論文は、オンライン配信会社Instacartとして取引されているMaplebearに付与された2件の特許に引用されている。 「私はこの出願のことは知りませんでしたが、Instacart で研究プレゼンテーションを行ったので、おそらくそれが私の論文を引用したのでしょう」と彼女は示唆しています。

効率的な旅行

ジャーナル「オペレーションズ・リサーチ」に掲載された別の研究は、ウーバー、ボルト、カリームなどの相乗りサービスに焦点を当てた特許に引用されている。場所と時間に基づいて変化するスマートな価格設定戦略を使用すると、ドライバーと乗客にとってライドシェアリングサービスがより適切かつ公平に機能することができることがわかりました。このアプローチは、乗車の公正な価格を設定するのに役立ち、ドライバーが乗車を受け入れるよう促し、サービス全体の信頼性を向上させます。この研究は、米国のライドシェア会社Lyftに付与された2件の特許で引用されている。

著者はコロンビア大学のHongyao Ma、Fei Fang、David Parkesです。 カーネギーメロン そして ハーバード大学、それぞれ、「ライドシェアリングプラットフォームの時空間価格設定」では、時空間価格設定（STP）メカニズムを実装すると、市場の失敗につながるミスプライシングの問題に対処することで、ライドシェアリングプラットフォームの運用効率を大幅に向上させることができると結論付けています。この STP メカニズムは、ドライバーのインセンティブを調整し、距離と時間の観点から旅行料金を均一にし、より良い意思決定を促進します。

このメカニズムは「サブゲームに最適な」均衡として機能し、ドライバーがおいしいものを選ぶような乗車のような戦略的行動を行うのではなく、配車された旅行を受け入れるよう確実に動機付けられます。

「私がこの問題について考え始めたのは、一部のドライバーがシステムを悪用しているというニュースを読んだときでした」と、ウーバーでインターンとして過ごしたマー氏は振り返る。 「たとえば、多くのドライバーは試合終了のわずか 10 分前にスタジアムに行き、その後オフラインになるため、料金が跳ね上がります。」

「実際的な影響を与え、問題に対する人々の考え方を変え、物事を前進させるアイデアを提案することに感謝しています」とマー氏は言う。彼の研究は、臓器提供の待機リストなど、他の順番待ちシステムにも影響を及ぼしている。

借入ニーズ

ジャーナル・オブ・アカウンティング・アンド・エコノミクスに掲載された「貸し手への金融ショックと財務制限条項の構成」では、貸し手が借り手との契約において会計情報をどのように利用するか、また貸し手のニーズが特に財政的に厳しい時期にこれらの契約条件にどのような影響を与えるかを考察しています。この論文は、Tata Consultancy Services による特許出願に引用されています。

通常、契約は借り手の財務状況に基づいて決まりますが、この研究では、借り手には関係のない貸し手自身の問題が契約条件にどのような影響を与えるかを調査しています。研究者らは、企業の債務不履行や非企業の延滞などの金融ショックに貸し手がどのように反応するか、またこれらの出来事が債務契約の規約の種類をどのように変化させるかを調査した。彼らは、貸し手が財政難に直面した場合、借り手の資産に焦点を当てた資本ベースの制限よりも、借り手の業績に依存する業績ベースの制限を好む傾向があることを発見した。

著者のハンス・クリステンセンとヴァレリ・ニコラエフ シカゴブース ビジネススクール、ダニエレ・マッチョッキ マイアミ・ハーバート・ビジネス・スクール そしてアーサー・モリス 香港科技大学 資本チャネルと学習チャネルという 2 つの重要な要素が作用していることを発見しました。前者は、貸付金が減少するため、貸し手は契約条件を厳格化する結果となり、企業以外の延滞が発生した場合に見られます。学習チャネルにより、貸し手は企業の債務不履行から学んだ教訓に基づいて条件を調整し、リスクをより適切に管理するためにパフォーマンス価格を使用します。

つまり、貸し手は金融ショックに対応して、契約を調整して借り手のパフォーマンスに重点を置き、潜在的な損失から身を守ります。この研究は、こうした変化が借り手の財務上の決定に影響を与える可能性があることを示唆している。