AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手から「ゲームのおすすめを多様にしろ」と言われましてね。うちの顧客を飽きさせないという意味は分かるのですが、実際どう変わるのか感覚が掴めません。これって要するに売上を伸ばすための工夫でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これは売上だけでなく継続率と顧客満足を同時に伸ばす話ですよ。要点を三つで整理すると、顧客の嗜好を偏らせない、複数カテゴリを意識する、偏った観測データを補正する、です。一緒に噛み砕いていきましょう。
なるほど。うちの現場ではプレイ時間しか取れていないことが多いのですが、その不均衡なデータでも扱えるのでしょうか。導入コストが高くつくと困ります。
素晴らしい着眼点ですね！この研究はまさにプレイ時間という暗黙のフィードバックに着目しており、データの偏りを補正する工夫が中心です。要点は三つ、データを均衡化する前処理、カテゴリ別の表現学習、クラスターで多様な候補を選ぶ仕組みです。それぞれを具体的に説明しますよ。
データの均衡化といいますと、具体的にはどんな作業になるのでしょうか。現場のエンジニアが対応できる範囲なら導入したいのですが、外注が必要だと躊躇します。
素晴らしい着眼点ですね！均衡化は魔法ではなく前処理です。身近な例で言えば、売れ筋商品の販売数が多くても、在庫が少ない商品も見落とさないように重みを付け直す作業です。実務ではパラメータ調整とスクリプトで対応でき、段階的導入なら現場で対応可能な場合が多いですよ。
カテゴリ別の学習というのは、例えばアクションとパズルを別々に扱うということでしょうか。それだと複雑になりませんか。
素晴らしい着眼点ですね！その通り、カテゴリ別学習はアクションとパズルを別の視点で表現する作業です。ただし目的は別々に最適化することではなく、各カテゴリ内の多様性を把握して、ユーザーに偏らない組合せで提示することです。少し工程は増えますが、導入効果と継続率の改善を踏まえれば費用対効果は見込めますよ。
最終的にユーザーにどう出すかが肝心ですね。現場の担当者にとって運用はどう変わるのでしょうか。効果測定は現行の指標で十分ですか。
素晴らしい着眼点ですね！運用面では推薦候補の多様性を評価するために従来の売上やクリック率に加え、カテゴリ分散や継続率を加えると良いです。効果測定は既存指標を維持しつつ、多様性指標を段階的に追加するのが現実的です。最初はA/Bテストで小規模に運用して結果を見て拡大する流れが安全です。
これって要するに、偏った観測を直して幅広く案内する仕組みを作るということですか。要点を一度整理していただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で正しいです。要点は三つです。第一に、暗黙のフィードバック（implicit feedback）で偏りを補正して全体像を得ること、第二に、カテゴリ意識のある表現で各ジャンルの特徴を捉えること、第三に、クラスタリングで多様な候補を選び最後に非対称な隣接集約で個別化することです。これで現場の実装計画も立てやすくなりますよ。
分かりました。私の言葉で言うと、偏った再現だけでなく幅を持たせて提案することで顧客の飽きや離脱を防ぐ、という理解で合っていますか。まずは小さく試して効果を出す方向で進めます。
