09:05:03 開始 EIJI HATO から 全員:
	1)このサマリーめちゃわかりやすいね。マッチングプラットフォームの特徴がわかります。
09:05:41 開始 EIJI HATO から 全員:
	2)立地適正化でも使えそう。
09:06:25 開始 EIJI HATO から 全員:
	3)昔ならヤフオクだったけど。
09:08:55 開始 EIJI HATO から 全員:
	4)マッチングアプリに（空間的な）制約条件をうまく加えると現実的な選択肢でマッチングができるみたいな話は白井さんのモデルでも使えそう。
09:09:37 開始 EIJI HATO から 全員:
	5)目的地のマッチングや、土地利用の売買のマッチングに見立てて話を聞くと想定しやすいと思います。
09:11:54 開始 EIJI HATO から 全員:
	6)独立な確率変数って強い仮定ですね。売り手と買い手、同じ目的地に移動するユーザー同士の効用にSNベースで相関を与えるとコミットメントの作用など結構面白い挙動を示そう。
09:13:31 開始 EIJI HATO から 全員:
	7)避難でも使えそうですよね支援者と要支援者のマッチングは要支援者のオファーが成功するかどうかを、単独避難効用ami の要支援者のマッチング確率が、消防団の時間制約付きTSP問題で最適マッチングに拡張できそう。
09:16:22 開始 EIJI HATO から 全員:
	8)Nが増えると競争効果で期待効用が下がるのはサーチの最適停止問題で考えるとマッチングされない確率が上がるんでまあそうかなと思いますが、事前分布による気もしますね。
09:16:45 開始 Risa Kobayashi から 全員:
	P.15 のグラフはわかるんですが，単調減少する要因としては競争効果というよりサーチコストのようなものも含まれてそう（含みそう）ですね　選択肢がいっぱいあると疲れるみたいな
09:16:49 開始 EIJI HATO から 全員:
	9)給電と売電の問題でも使えそう。
09:17:04 開始 Risa Kobayashi から 全員:
	あでも心理的効果は考えないのか，すいません，忘れてください
09:17:50 開始 Risa Kobayashi から 全員:
	音聞こえなくなっちゃいましたね
09:18:10 開始 EIJI HATO から 全員:
	10)独身効果って避難でも効きそう。
09:18:11 開始 Risa Kobayashi から 全員:
	聞こえました
09:19:32 開始 EIJI HATO から 全員:
	11)閾値超えると加入はオーソドックスだね。
09:21:35 開始 EIJI HATO から 全員:
	12)独身効用って相手によるし異質性があるからマッチングの意味があると思うんだけど、この問題はΩだけで競争効果を下げてなんとかしようとしててなるほど感がすごい。
09:22:32 開始 EIJI HATO から 全員:
	13)うちらは異質性を考慮しがちだし公正を重視したいけど、競争効果を考えているのがポイントですね。
09:22:46 開始 Aiko Kondo から 全員:
	すみません、また音が聞こえないです！
09:23:24 開始 Satoki Masuda から 全員:
	ちょっと落ちてるので少々お待ちください
09:24:08 開始 EIJI HATO から 全員:
	14)白井や近藤はメカニズムデザインとしてそのまま使えそうですね。空間制約をいれれば発展的に扱えそう。
09:25:14 開始 EIJI HATO から 全員:
	15)加藤の観光地とモビリティのマッチングでも使えそう。
09:25:29 開始 EIJI HATO から 全員:
	16)直接解けない？
09:27:24 開始 EIJI HATO から 全員:
	17)最適応答曲線を使ったナッシュ均衡わかりやすいですね。観光地の土地利用や回遊行動でも扱えそう。
09:29:38 開始 EIJI HATO から 全員:
	18)成功する確率の計算方法は単純なんで修正可能だよね。
09:30:34 開始 EIJI HATO から 全員:
	19)要支援者と支援者のAN上の確率分布の違いでナッシュ均衡解は大きく変わりそう。
09:30:58 開始 EIJI HATO から 全員:
	AN→SN
09:32:37 開始 EIJI HATO から 全員:
	20)シェアリングみたいな枠に対する相互効用の計算は行動モデルのパラメータ推定で決めれるけど、個人同士のつながりは新居浜のデータくらいしか今のところないからなー、、
09:37:12 開始 EIJI HATO から 全員:
	21)数字いれてenterでページに飛べます。
10:20:17 開始 Fuga Mayuzumi から 全員:
	ジョブマッチングは喜んでみんな利用しているけど，候補があんまりに選択肢が多すぎると困ってしまう(自分の絶対順位は単調に低下する)．これによって選好の偏りが発生することになってしまうという状態をどう回避するか？
	探索したばかりにサンクコストも発生し，これによっても同様にマッチングが停滞する．
	
	だからこそ選択肢が限定的なのはうまく行かせるのではないかと思いました．社会的にこれが課題になるときに，社会的厚生のためにことなるプラットフォームに参加してもらうという視点もありうるのではないか？
10:22:41 開始 Risa Kobayashi から 全員:
	選択肢の限定のさせ方にも多分色々コストがあって，p6で出てきたeharmony なんかだと大量の質問を登録者に解かせてその結果を用いて選択肢を限定しているみたいです．つまり，選択肢の限定の際のコストを利用者に負わせるのか，プラットフォームに負わせるのかについては考えられると面白いのかなーと思いました．
10:26:12 開始 中尾俊介 （東京大学） から 全員:
	挙手が分からない…ｗ
10:29:57 開始 Aiko Kondo から 全員:
	アプリの開発からお願いします！
10:30:23 開始 Risa Kobayashi から 全員:
	土地売買マッチングアプリの開発ですか
10:34:10 開始 EIJI HATO から 全員:
	1)順序統計よさそう
10:34:21 開始 EIJI HATO から 全員:
	ヒープとか出てきますかね。
10:35:21 開始 EIJI HATO から 全員:
	2)到着分布は確率過程なんですね。Jeanのでも使えそうですね。
10:35:51 開始 EIJI HATO から 全員:
	3)ネットワーク表現はないんですよね。
10:36:23 開始 EIJI HATO から 全員:
	4)貪欲アルゴリズムはみんな覚えましょう。
10:38:04 開始 EIJI HATO から 全員:
	5) 距離だけ都市や線形都市みたいな仮定はそれぞれの卒論でも３章くらいで試みるのにちょうどいい設定です
10:42:14 開始 EIJI HATO から 全員:
	6)ドライバーとモノの動きのマッチングだと林くんのスケールの大きな問題はこういう定式化でもできるかも
10:43:02 開始 EIJI HATO から 全員:
	7)最も近くにいるドライバーは再帰的に到着時刻を調整可能にしてもいいかも
10:43:23 開始 EIJI HATO から 全員:
	8)ペナルティνがあるのは面白いね。
10:43:37 開始 EIJI HATO から 全員:
	9)νによって感度が出そう
10:44:21 開始 Yuito Hayashi から 全員:
	オーダー記法 (黛さんのスライドでは厳密に使い分けていますね)
	https://rsk0315.hatenablog.com/entry/2021/10/13/235627
10:46:41 開始 EIJI HATO から 全員:
	10)貪欲法だと各ステップで最適な選択を行うから局所最適になると思うけどグローバルな性質が悪いと思いますが、貪欲の改善そのものはしてないんだ。最小全域木だと保証されるけど、、
10:47:38 開始 EIJI HATO から 全員:
	11)再帰構造にして、性質が悪くなるところを敵対学習で簡略化したいかも。
10:50:04 開始 EIJI HATO から 全員:
	12)敵対的サンプリングを使って最適化を繰り返すのはありだし、報酬関数を最大化するために敵対学習をつかってもいいかも。
10:59:34 開始 EIJI HATO から 全員:
	13)電気自動自動車のVRPでも給電制約がある場合、満たさない場合のプリズム時間制約をペナルティ項として導入することで時間制約を考慮した全体経路コスト最小化するようなマッチング解の探索が可能になります。
11:01:22 開始 EIJI HATO から 全員:
	１４）複数人で需要と充電と給電の組み合わせマッチングを貪欲法で考えると、このアルゴリズムは平松くんの研究でもそのまま使えそう。
11:03:01 開始 EIJI HATO から 全員:
	15)だけど、non-survived choice setに対してpenaltyを与える要支援者避難のマッチングにいて消防団の時間制約付きVRPを考えても当てはまりそうですね。
11:04:40 開始 EIJI HATO から 全員:
	16)ただこの研究だと需要モデルが単純なんで、位置データ分布を使って、むしろHawkes 過程のような非マルコフ過程に基づいてマッチングさせた方がきれいかもしんないです。
11:05:51 開始 EIJI HATO から 全員:
	17)Hopsの概念は単純で面白いですね。
11:09:35 開始 EIJI HATO から 全員:
	18)過去のイベント（発災）によって次の活動の励起効果が一旦上昇するみたいな表現には向いているかも。この研究だとポアソン過程使ってると思いますが、他のイベントを引き起こすので、そいう過程を扱ってもいい気がします。
11:15:55 開始 EIJI HATO から 全員:
	19)現在の情報によってのみ1ステップ未来の動きが決まるモデルをマルコフ過程と呼びますが、非マルコフ過程とはそうではない過去全ての情報が関わるクラスで数学的に難しいクラスであり殆ど解析手法が確立していませんが、非マルコフ性を過程する方が現実の状態会術にはあってるかもですね。結構おもしろそう。
11:17:04 開始 EIJI HATO から 全員:
	20)現実には災害時・復旧期のアクティビティとかは非マルコフ過程に従ってる気がします。
11:26:15 開始 EIJI HATO から 全員:
	21）上界に着目しているってことは実行可能性で議論するわけだけど、問題の性質を考えるとむしろ分枝限定法とか使って下界を同時に扱うアルゴリズムの方がこの問題ではいい気がしますね。
11:31:24 開始 EIJI HATO から 全員:
	22)過剰供給だけでシステムの説明をするのはめちゃ面白いという感覚はわかる。
11:35:17 開始 EIJI HATO から 全員:
	1140までです
11:35:42 開始 EIJI HATO から 全員:
	質問とこの方法の適用研究をひとつ提案してください。
11:41:51 開始 Fuga Mayuzumi から 全員:
	多分メインの著者です http://web.stanford.edu/~saberi/