AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「ネガティブな評価を活かせるモデルがある」と聞いたのですが、推薦というのはポジティブな評価だけ見れば十分ではないのですか。経営的には投資対効果をまず知りたいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！推薦で重要なのは、好みを学ぶだけでなく、嫌いなものを無視する力もあるんですよ。要点を3つで言うと、1）好意と否定を分けて学ぶ、2）それぞれ別の伝播（でんぱ）を使う、3）否定側はノイズを取り除く、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。で、具体的にはネガティブな評価をどうやって使うのですか。現場データにノイズが多いと聞きますが、その扱いも含め教えてください。
良い質問です！簡単に言えば、利用者の評価を正の評価（好き）と負の評価（嫌い）で別々のグラフに分けます。負の評価はしばしば雑音が混じるので、対照学習（contrastive learning）という手法で“ゆがめた負のグラフ”と比較して、本当に意味のある否定だけを残す工夫をします。要点は3つ、分離・別処理・対照でノイズ除去です。大丈夫、段階を踏めば導入できますよ。
これって要するに、嫌いなものを上手に除外できれば、余計な推薦を減らして満足度が上がるということでしょうか？それとも別の狙いがありますか。
その通りです！ただし効果は二つあります。第一に、ユーザー満足度の直接向上、第二にシステムが学ぶべき“差”が明確になり推薦の精度が上がる点です。ビジネス視点でまとめると、顧客の離脱低減とCTR（クリック率）やCVR（コンバージョン率）の改善の両方が期待できます。大丈夫、導入段階でKPI設計をすれば投資対効果は見極められますよ。
実務ではデータが足りないケースや、そもそもネガティブな評価を集めにくい商品もあります。その場合でも意味があるのでしょうか。
良い懸念です。データ量が少ない場合は補助的手段として明示的なフィードバック以外に、閲覧履歴やスキップ情報もネガティブとして扱える場合があります。また、負の情報が少ない領域では「疑似ネガティブ」を生成して学習させる方法もあり、これで冷遇されがちなアイテム群にも対応できます。要点は3つ、代替信号、疑似生成、段階的導入です。大丈夫、まずは試験的に小さなセグメントで効果検証しましょう。
導入コストと運用の手間も気になります。うちの現場はクラウドに不安がある人間も多く、シンプルな運用で成果を出したいのですが。
重視すべきは段階的な導入です。まずはオフラインでモデルを評価し、その後バッチ運用で成果が出るかを確認し、最後にオンラインへ段階移行するのが現実的です。要点を3つで言うと、まずPoC（概念実証）を限定領域で行い、次にバッチ導入で効果を定量化し、最終的にリアルタイムへ拡張する流れです。大丈夫、運用負荷を段階的に平準化できますよ。
ありがとうございます。これって要するに、ポジティブとネガティブを分けて学習すれば、より正確に『好き』と『嫌い』を区別でき、無駄な推薦が減ってKPIが改善するということですね。間違いありませんか。
その理解で正しいです。補足すると、ネガティブ情報をそのまま入れるだけだとノイズで逆効果になることがあるため、対照学習で負の情報を“精錬”するのが肝です。要点は3つ、分離・別処理・精錬です。大丈夫、一緒に実証設計を作れば導入まで伴走できますよ。
分かりました。自分の言葉で整理すると、要は「好き」と「嫌い」を別々に学ばせて、嫌いのほうはノイズを落としてから推薦判断に使う、ということですね。まずは小さな領域で試して効果を見ます。
1.概要と位置づけ
結論から言うと、本研究は推薦システムが見落としがちな「負のフィードバック（negative feedback）」を体系的に取り込み、推薦の精度と実際の満足度を同時に高める設計を示した点で大きく貢献している。従来の多くのグラフニューラルネットワーク（Graph Neural Networks, GNN）ベースの推薦では、ユーザーの好意的な行動だけを学習対象とし、嫌い・否定の情報は無視あるいは副次的扱いにとどまっていた。だが実務では、ある商品をわざわざ避けるという情報が極めて価値を持つ場合がある。本稿はそのギャップを埋める。
本手法は、ユーザーとアイテム間の相互作用をポジティブグラフとネガティブグラフに分割し、各々に対して別個の埋め込み（interest embedding, disinterest embedding）を学習する点が特徴である。さらに両グラフで異なるメッセージパッシングを行うことで、好みと嫌いの伝播の性質差を明示的に扱う。これにより、推薦結果は単に確率が高いものを出すだけでなく、ユーザーの不満を避ける振る舞いが可能になる。
経営視点での位置づけは明快だ。ユーザー満足度の改善はリテンション（継続利用）向上に直結し、広告や販売の効率向上にも寄与する。特に商品群が多様で当たり外れが大きい領域では、ネガティブ情報の適切反映が差別化要因となる。つまり、限られたプロダクト投資で継続率を高めたい事業に対して即効性のあるアプローチである。
技術的には、GNNの拡張として実装可能であり、既存のグラフベースの推薦基盤へ段階的に統合できる点も実務適合性を高める要因である。まずはオフライン検証で効果を確かめ、バッチ運用へ移行してからオンライン化するなど現場負荷を抑えた導入設計が想定される。総じて、投資対効果の見積りがしやすい研究である。
本節の要点は三つだ。ネガティブ情報の系統的利用、ポジ・ネガ別の学習で差が出る点、そして実務導入の現実性である。これらが組み合わさることで推薦品質の実効改善が期待できる。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は大きく二つの方向に分かれる。ひとつは協調フィルタリングや行列分解といった古典的手法で、もうひとつは近年のGNNを活用した表現学習である。前者は解釈性が高いが高次構造を取り込めない。後者は構造情報を捉える反面、負のエッジの扱いが曖昧である点が課題だった。
本研究はその課題を直接的に解決する。ポジティブとネガティブを別グラフ化し、それぞれ別の埋め込みと伝播規則で処理する点が差別化の核である。これにより、高次の相互関係を保持しながら負の信号を活かすことが可能になる。
さらに、ネガティブグラフに対しては対照学習（contrastive learning）を導入し、ノイズ除去や無関係な否定の排除を行っている点も新規性が高い。単に負を重視するのではなく、負の中から有用なシグナルだけを抽出する思想である。
実務への示唆も明確だ。単純に否定を学ばせるだけでは逆効果になる可能性があるため、精錬（denoising）の工程を確保することが重要である。既存基盤へ組み込みやすい設計も評価点である。
差別化の結論は、分離・別処理・精錬という三点に集約される。これらが揃うことで従来手法を超える堅牢な推薦が実現できる。
3.中核となる技術的要素
まず、データ表現としてユーザーとアイテムの相互作用を二つの二部グラフ（bipartite graphs）に分割する。ポジティブグラフは好意的な評価を、ネガティブグラフは不興味や低評価を表す。これはビジネスで言えば「顧客の購買履歴」と「クレームや返品履歴」を別々に整理するようなものだ。
次に、各グラフに対して別個の埋め込みを用いる。interest embeddingは好みを深掘りし、disinterest embeddingは忌避を示す。その後、それぞれに最適化されたメッセージパッシングで隣接情報を伝播させ、局所と高次の関係を学習する。結果として、モデルは「このユーザーはAが好きだがBは嫌いだ」と明確に区別できる。
ネガティブグラフに対してはさらに歪曲（distortion）を与えた対照学習を行う。これは、ノイズや偶発的な否定を除くために、元のネガティブ構造とゆがめた構造を比較し、安定した否定信号のみを残す処理である。ビジネスで言えば、単なる偶発的な苦情と繰り返される不満を分ける作業に相当する。
計算面ではGNNの枠組みを拡張しているため、既存のGNN実装を踏襲しつつモジュールを追加する形で実装可能である。導入時はまずオフラインでinterest/disinterestの有効性を検証し、次に運用の簡素化を図ることが現実的だ。
要点は三つ、分離された表現、専用の伝播、対照学習による精錬である。これらが組み合わさって中核技術を構成する。
4.有効性の検証方法と成果
著者らは複数の実データセット上で評価を行い、既存のGNNベース手法と比較して一貫して性能向上を示した。評価指標には推薦精度系（例えばHit率やNDCG）といった標準指標が用いられており、ネガティブ情報を適切に処理することで特に精度改善が顕著であった。
加えて、アブレーション実験（構成要素を順に外して比較する実験）により、ネガティブグラフの分離、専用のメッセージパッシング、対照学習それぞれが寄与していることを示している。つまり、単一の工夫だけでなく全体設計が相互に補完し合っている。
さらにハイパーパラメータ感度の解析も行われ、極端な値でなければ安定して機能することが確認されている。これは実務でのチューニング負荷を下げる上で重要な知見である。運用上のロバストネスが担保されている。
総じて、オフラインでの一連の試験は実務的に意味のある改善を示しており、特にユーザー離脱リスクを下げたい領域での適用に向くという結論が得られている。
要点は三つ、標準指標での優位性、アブレーションでの寄与確認、そしてハイパーパラメータの堅牢性である。
5.研究を巡る議論と課題
まず、ネガティブデータの定義や取得方法が課題である。明示的な「低評価」がないサービスも多く、その場合は閲覧スキップや滞在時間などを代替信号として設計する必要がある。代替信号の品質が低いと誤学習を招く恐れがある。
次に、露出バイアス（exposure bias）の問題が残る。たとえば、ユーザーが接触していないアイテムに関しては負の信号が存在しないため、モデルが過信する可能性がある。著者も将来的な課題としてこの問題を挙げている。
また、運用面ではモデル複雑性の増大が懸念される。ポジとネガの二系統を管理するためのデータパイプラインと監視が必要だ。だが段階的導入とバッチ評価を組み合わせれば現場負荷は許容範囲にできる。
最後に倫理面やユーザーへの説明責任も考慮すべきである。特定の属性に基づくネガティブ強化は差別的な結果を生むリスクがあるため、監査可能性と説明可能性を確保する運用設計が重要である。
要点は三つ、データ定義、露出バイアス、運用と倫理の設計である。これらは今後の適用で注意すべき点だ。
6.今後の調査・学習の方向性
まず実務者が取り組むべきは、社内データでの初期検証である。明示的評価が少ない場合は疑似ネガティブの生成や代替信号の品質評価から始めるのが現実的だ。小規模なA/BテストでKPIの改善を検証することが重要である。
研究的には露出バイアスや長期的な満足度の評価指標を含めた検証が必要である。短期のクリック改善と長期の定着は必ずしも一致しないため、長期評価軸を取り入れた設計が求められる。これは学術と実務の双方でのテーマだ。
技術面では、説明可能性（explainability）を高める工夫や、モデル圧縮による運用コスト低減も有望である。さらに、個別ドメインごとのネガティブ信号設計の知見を蓄積することで実運用での再利用性が高まる。
最後に、導入ガイドラインとしては、段階的なPoC→バッチ検証→オンライン展開の流れを定め、KPIと監査項目を明確化することを推奨する。これにより、投資対効果の見極めと安全な運用が両立できる。
要点は三つ、社内PoCの実施、長期評価の導入、運用に適した設計である。これらを踏まえてステップを進めれば現場で実用に耐える。
検索に使える英語キーワード
PANE-GNN, graph neural networks, negative feedback, recommender systems, contrastive learning, bipartite graph
引用元（Reference）
Liu, Z. et al., “PANE-GNN: Unifying Positive and Negative Edges in Graph Neural Networks for Recommendation“, arXiv preprint arXiv:2306.04095v2, 2023.
会議で使えるフレーズ集
「本件はポジティブだけでなくネガティブも学習させることで、無駄な推薦を減らし顧客満足を高める設計です。」
「まずは限定セグメントでPoCを回し、バッチ評価で効果を検証したうえで段階的に展開しましょう。」
「ネガティブ情報は精錬（denoising）しないと逆効果になるため、対照学習等でノイズ除去の工程を入れる必要があります。」
「投資対効果は短期のCTR改善だけでなく、長期のリテンション指標で評価するべきです。」
