因果的視点から再考する逐次レコメンデーション

（CSRec: Rethinking Sequential Recommendation from A Causal Perspective）

田中専務

拓海先生、最近部下から「レコメンデーションを因果で考え直すべきだ」と言われて困っています。どう違うのかが腑に落ちません、要点を教えてくださいませんか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、従来の逐次予測は過去の行動をそのまま未来に投影するのに対して、CSRecは「推薦そのものがユーザーの行動に与える因果的な影響」を切り分けて評価できる考え方ですよ。

田中専務

これって要するに、今までの方法は過去の好き嫌いを当てるのが得意なだけで、こちらが薦めたときの効き目が評価できていなかったということですか。

AIメンター拓海

その通りですよ。簡単に言えば、従来はユーザーが自発的に選ぶものを当てることに注力しており、推薦を介した『受け入れ率』や推薦が将来の購買行動に与える影響を分離していなかったのです。要点は三つ。推薦の受け入れ確率を直接予測すること、推薦行為の因果効果を切り分けること、既存手法に容易に組み込めること、です。

田中専務

なるほど。実務的には、「お勧めして売れたか」を分けて考えるということですね。でも、それをやるには膨大なデータや難しい統計が要るんじゃないですか。

AIメンター拓海

いい質問ですよ。高度に聞こえますが、ポイントは設計の仕方です。因果グラフを使って関係を明示し、推薦が直接どう影響するかをモデルに組み込めば、既存の逐次モデルを拡張して少ない追加計測で効果を推定できるんです。大丈夫、一緒に段階を踏めば導入できますよ。

田中専務

投資対効果の観点で教えていただけますか。現場は失敗を恐れており、すぐにROIが見えないと稟議が通りません。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！投資対効果は次の三点で確認できます。まず、受け入れ率を直接測ればA/Bテストより早く改善点が分かること、次に推薦の副作用を把握できれば無駄な接触を減らしてコスト削減につながること、最後に既存システムとの互換性が高く段階的導入が可能なことです。これだけで現場の不安はかなり低減できますよ。

田中専務

そうか、段階的にやれるなら現場も納得しやすいですね。最後に、これをうちの業務に落とし込むとしたら最初に何をすべきでしょうか。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まず現状のログで推薦が出たときのクリックや購買の受け入れ率を洗い出すこと。次に簡単な因果グラフを現場と一緒に描いて、どの変数を観測すべきか決めること。最後に既存の逐次モデルにCSRecの枠組みを組み込み、小さなパイロットで効果を検証すること、の三ステップです。

田中専務

分かりました。これって要するに、「誰の選択なのか」を分けて考えて、ムダな接触を減らしつつ効果の高い推薦だけを強化するということですね。ありがとうございます、私の言葉で説明してみます。