AIBR プレミアム
田中専務
拓海先生、最近部下から「SNSのデータを使ってレコメンド精度を上げられる」と聞いたのですが、正直何を信じてよいか分かりません。今回の論文はそこにどう関係しますか？
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、ソーシャル（SNS）情報をレコメンドに使うときの「余計なつながり＝ノイズ」を見分けて除く方法を提案しているんですよ。
田中専務
それは便利そうですが、実際にはどんな問題が起きるのですか。うちの現場で例えるとどういうことになりますか？
AIメンター拓海
良い質問です。例えば社員のつながりを全部顧客好みに変換しようとすると、飲み会で隣だった同僚の好みと注文履歴が一致しないと誤った推薦をしてしまうことがあります。そこで『本当に参考になる関係だけを見分けて使う』仕組みが必要です。
田中専務
なるほど。論文は自己教師あり学習、Self‑Supervised Learning (SSL)（自己教師あり学習）を使うと書いてありました。SSLって難しそうに聞こえますが、かみ砕いて説明してもらえますか？
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言えば、Self‑Supervised Learning (SSL)（自己教師あり学習）とはラベルが少ないときにデータ自身から“お題”を作って学習するやり方です。たとえば商品の写真を少し加工して同じ商品だと教える、という自己付与の学習で賢くなる仕組みです。
田中専務
