AIBR プレミアム
拓海先生、最近社員から「レコメンデーションで業務効率化できる」と聞くのですが、現場で使えるかどうか不安でして。論文を読んだ方が良いと言われたのですが、どこから手をつければ良いでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を先に言うと、この論文は「ユーザーが提案を断り自分の行動に戻る実世界の振る舞い」をモデル化して、学習を早める手法を示しています。実務上のメリットは、現場で勧めても選ばれない場合でも学びを捨てず改善できる点です。
要するに、現場の人が「それはちょっとな」とか「やっぱりいつも通りで」と言って選ばないケースを、そのまま学習に活かせると。これって要するに推薦が外れても無駄にならないということですか？
その通りです。端的に言うと本論文は、ユーザーが推薦を受けても「nah（いや）」と言って自分の基準を優先することを明示的に扱います。私の説明を三点にまとめると、1) ユーザー非準拠(non-compliance)をモデル化する、2) そのパラメータを推定して学習の偏りを減らす、3) 少ないデータでも好みを早く学ぶ、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。じゃあ現場でありがちな「推薦に従わない」ことを観察データとして活かせるわけですね。ただ、導入コストや投資対効果はどう見ればいいでしょうか。推薦が外れる割合が高いと学習に時間がかかるのではありませんか。
良い質問です。投資対効果を見るポイントは三つです。1) 推薦が現場に与える影響の大きさ（採用されればどれだけ改善するか）、2) 非準拠のパターンをどれだけ早く推定できるか、3) 推薦を変える頻度・コストです。本論文は非準拠を確率的にモデル化して学習効率を上げるので、初期データが少ない現場ほどメリットが出やすいのです。
具体的にはどんなデータを取れば良いのでしょう。現場は忙しくて追加のアンケートや手間は避けたいのですが、ログだけで間に合うのですか。
ログで十分です。論文では、ユーザーに提示した推奨と実際に選ばれた選択肢の不一致を基に「非準拠パラメータ」を推定します。身近な例で言えば、店員が勧めた商品を顧客が断って棚の商品を選ぶ状況がログに残れば、それを使って好みの偏りを学べるのです。
それなら現状の販売ログや受注ログで試せそうですね。あと、安全性や信頼の問題はどう扱えば良いですか。推薦を押し付けて離反を招くリスクが心配です。
重要な視点です。論文でも、ユーザーの離反（abandonment）リスクを考慮する関連研究に触れています。本手法は、提案がユーザー期待と合わないと分かった場合に学習で迅速に補正できるため、押し付けリスクの低減につながります。現場では必ずヒューマンインザループを残し、説明可能性を担保することを勧めますよ。
分かりました。これを社内で説明するとき、要点を短くまとめるとどう言えばいいでしょうか。現場の現実に即した説明が欲しいのですが。
要点は三つで十分です。1) ユーザーが推薦を断る現場の挙動をモデル化して学習に活かす、2) それにより好みの推定が早くなるため初期投資を抑えられる、3) 押し付けを防ぎつつ改善サイクルを回せる、です。忙しい経営者のために短く言うと「断られても学びに変える仕組み」ですよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、「推薦が外れても無駄にせず、早く現場の好みを学べる方法」で、初期投資が小さい現場ほど効果が出やすい、ということですね。よし、まずは幾つかの現場ログで検証してみます。
