AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内でデザインにAIを使えないかと提案がありまして、デザイナーの好みを反映しつつ成果も出したいと。こういう話で論文があると聞いたのですが、何をどう判断すれば良いのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。今回の論文は人の好みを直接扱いながら、広告の成果指標の最低基準も満たす方法を示しているんです。つまりデザイナーの主観とビジネス目標を両立できるようにする手法ですよ。
人の好みを直接扱うというと、数値じゃなくて「こっちが好き」といった比較を使うんですか。現場のデザイナーに負担をかけずに回せるのか心配でして。
そうです、その通りです。これはPreferential Bayesian optimization (PBO)（優先度付きベイズ最適化）を基にしています。PBOは評価者が直接スコアを付けずに「AとBどちらが良いか」と比較するだけで学習できるので、デザイナーの負担が小さいんですよ。
良いですね。ただ、現場ではクリック率の目標もある。好き嫌いだけでクリックが下がったら困るわけです。これって要するに好みの最適化と成果の最低ラインを両方満たす仕組みということ？
正解です。今回の拡張はConstrained Preferential Bayesian Optimization (CPBO)（制約付き優先度ベイズ最適化）で、言い換えれば三つの要点があります。一、デザイナーの主観比較を目的最適化に使える。二、予測されたクリック率のような不等式制約（inequality constraints）を同時に扱える。三、探索を制約内の実行可能領域に集中させて安全に改良を進められる、という点です。
なるほど。導入コストや教育の負担はどれほどですか。うちの会社はクラウドも怖がる人が多くて、運用が面倒だと現場が反発します。
大丈夫ですよ。要点は三つに絞って説明します。まず、小さな実験で始められる点です。比較評価を数十件集めるだけで改善が進む場合があります。次に、既存のCTR予測モデルをそのまま制約として組み込める点です。最後に、デザイナー側の操作は比較回答だけに限定できるため運用負担が低い点です。
それなら現実的ですね。現場で使うときに気を付ける落とし穴はありますか。モデルの学習が間違っていたら制約を満たせないのでは。
良い問いです。ここも三点で整理します。第一に、制約予測モデルは事前学習と逐次更新の両方を使うべきです。第二に、安全側に寄せる設計、つまり制約違反のリスクが高い候補は優先度を下げる戦術が有効です。第三に、探索初期は人の監視を入れてステークホルダーの納得を得る運用ルールを明確にしておくと失敗が減りますよ。
ありがとうございました。自分の言葉でまとめると、デザイナーの主観評価を使ってデザインを改良しつつ、CTRのようなビジネス指標の最低ラインを守る仕組みを小さな実験から安全に導入できる、ということですね。
