AIBR プレミアム
拓海さん、最近社員から『非クリック（ノンクリック）を使ってユーザーの疲労を測る研究』って話を聞いたんです。うちのECでもクリックが伸び悩んでいて、これが投資に見合う改善策になるのか知りたいんです。
素晴らしい着眼点ですね！要点を簡潔にお伝えしますと、この研究はユーザーが“似たような推薦を何度も見せられて飽きる”という現象、すなわち『疲労』を非クリックの履歴から捉え、推薦の出し方を賢く変えることでクリック率（CTR）を改善できる、というものですよ。要点は三つです。1) 非クリックの時間変化を周波数に変換して疲労の信号を抽出する、2) カテゴリごとの『耐性』を考慮する、3) 学習時に補助タスクで疲労表現を整える、という流れです。大丈夫、一緒に見ていけば理解できますよ。
なるほど。ですが、クリックがあるデータを使えば十分ではないのですか。非クリックをわざわざ使うメリットは何でしょうか。投資対効果の観点から知りたいです。
いい質問ですね。簡単に言うと、クリックは“興味を示した結果”だが、非クリックは“興味がない、あるいは疲れている”というサインを含んでいるんです。クリックだけでは『目立つかどうか』の情報に偏りがちで、ユーザーが同じカテゴリに対して徐々に反応しなくなる様子を見逃しやすい。非クリックを扱うことで、どのカテゴリでユーザーの耐性が低下しているかを早めに察知し、無駄な推薦を減らしてユーザー体験とCTRの両方を改善できますよ。現場でのコストは推薦ロジックに疲労情報を付け加える程度で済むケースが多いです。
非クリックを周波数という言葉で表現すると聞いて、少し構えました。周波数って何ですか、音楽のような話と同じですか。
素晴らしい着眼点ですね！はい、イメージは音楽に近いです。時間の並び（あるカテゴリの非クリックが続く様子）を音に例えると、その音の中に含まれる“高い音”“低い音”を分けるのが周波数解析、つまり高速フーリエ変換（FFT: Fast Fourier Transform）です。ここで得られるスペクトルは、単に回数を見るよりも周期性や反復の強さを示し、疲労が段階的なのか瞬間的なのかを捉えられます。要点三つで言うと、1) 時系列→周波数で長期的・周期的な疲労を発見、2) カテゴリを掛け合わせて『そのカテゴリ特有の耐性』を反映、3) モデルが疲労をどれだけ信頼するかをゲーティングで調整、です。
投資の話に戻しますが、これを導入したら現場にどんな工数やリスクが出ますか。既存のCTRモデルに追加するだけで済むのか、データの取り方で大きな変更が必要か知りたいです。
とても実務的な問いですね。大丈夫、整理してお話しします。まず、データ面では『同カテゴリの非クリックを時間順に集める』必要がありますが、多くのECは既に推薦履歴やクリックログを持っているため、追加はログ集計の設定程度で済みます。モデル面ではフーリエ変換で得た疲労表現を既存のユーザー興味表現に結合するだけなので、段階的な導入が可能です。実装リスクを下げるために、まずオフライン評価と小規模A/Bテストで効果を検証してから全体展開するという進め方が現実的です。要点三つ、データ収集は軽微、モデル統合は拡張可能、検証は段階的に行う、です。
これって要するにユーザーがそのカテゴリに『もう見たくない』と感じているかどうかを見抜いて、無駄な表示を減らすということ？
その通りです！本質はその理解で合っています。補足すると、単に減らすだけでなく、どのカテゴリでいつ見せるべきかを知ることで推薦の『質』を上げるのが目的です。モデル内部では疲労の信頼度を示すゲートがあり、不確かなときは既存の興味表現を優先しますから、安全に効果を狙えます。要点三つは、1) 非クリック＝疲労の手がかり、2) カテゴリごとの差をモデル化、3) 信頼度に応じて出力を調整、です。
実際の効果はどの程度出るものですか。論文ではオンラインのA/Bテストも行ったと聞きましたが、具体的な成果を教えてください。
良い質問ですね。論文の結果では、オフライン評価で既存の代表的CTRモデルより改善が見られ、オンラインA/Bテストでも有意なクリック率の向上が報告されています。重要なのは単なるCTR増加だけでなく、ユーザー体験の向上による長期的なロイヤルティ改善も期待できる点です。導入前に小さなトラフィックで検証すれば、投資対効果を実データで確かめられます。要点三つ、オフラインで効果検証、オンラインA/Bで実効性確認、ユーザー体験の長期改善が見込める、です。
わかりました、まずはログの集計から始めて、小さく試してみるのが筋ですね。では最後に、今回の論文の要点を私の言葉で整理してみます。非クリックの時間的な並びを周波数で解析して疲労を数値化し、それをカテゴリ別の耐性と組み合わせて信頼度を調整し、最終的に推薦精度とユーザー体験を改善するということですね。これで合っていますか。
素晴らしいまとめですよ、田中専務！まさにその通りです。小さく試してデータで確かめれば必ず前に進めます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございました。では、まずはログの抽出から担当に指示してみます。
1.概要と位置づけ
結論を先に言えば、この研究は「非クリック（ノンクリック）という一見ノイズに見える行動からユーザーの疲労を数理的に取り出し、推薦の出し方を改善する」ことによって、クリック率とユーザー体験の双方を同時に向上させるアプローチを示した点で重要である。従来のCTR（Click-Through Rate）予測はクリック履歴など“肯定的な信号”に重きを置くことが多かったが、本研究は“否定的ないし消極的な信号”を積極的に活用することで新しい改善余地を示した。要するに、表示して反応がないことを単なる無視ではなく意味のある信号として扱うパラダイムシフトが核である。
この論文では、特に同一カテゴリ内の非クリックを時間順に並べた時系列に対して高速フーリエ変換（FFT: Fast Fourier Transform）を適用し、時間領域では見えにくい周期性や強い反復の成分を周波数領域で抽出する手法を採る。抽出した周波数スペクトルにカテゴリ情報を掛け合わせることで、カテゴリごとの耐性や飽きやすさの上限を反映させる仕組みを導入している。さらに、疲労表現の信頼度を測るゲーティング機構と、学習を安定させるための補助タスク（auxiliary task）を組み合わせて、実用的なCTRモデルに統合している。
位置づけとしては、シーケンシャルリコメンデーションやCTR予測の文脈に属するが、注目すべきは負のフィードバック、すなわち非クリックの解釈を深めた点である。従来の手法は非クリックを単純な負ラベルとみなすか、あるいは明示的な否定行動（dislike）に依存することが多かった。だが現実のECでは明示的否定は稀であり、非クリックこそが日常的に蓄積される重要データである。本研究はその潜在力を計算論的に証明した。
ビジネス的な意義は明瞭である。推薦をただ増やすだけでなく、『いつ見せるか』『どれだけの頻度で見せるか』を最適化すれば、短期的なCTR向上に加えて長期的な顧客離脱防止にも寄与する。経営判断の観点では、初期投資が比較的小さく、ログ集計とモデルの拡張で段階的に導入できるため、試験的なABテストから本格展開へと踏み切りやすい。
最後に要約すると、この研究は非クリックを単なる欠損やノイズと見なさず、周波数解析を通じて“疲労”という行動上の概念に変換する点で新規性が高い。CTR改善のための実用的な設計要素も含まれており、経営層が導入を検討するにあたって効果とリスクのバランスが見えやすい点が強みである。
2.先行研究との差別化ポイント
従来の研究は主に二つの方向で進んでいた。一つはポジティブな行動、つまりクリックや購入などの明確な興味を示すシグナルを如何に精緻にモデル化するかという方向であり、もう一つは明示的なネガティブフィードバック（dislikeや明示的な評価）を活用する方向である。どちらも有効だが、現実のログにおいては明示的否定は希少であり、多くの消費者行動は非クリックとして表れる。
本研究の差別化ポイントは、非クリックを単なる負例として扱うのではなく、時間的な並びから疲労の構造を抽出する点にある。FFT（Fast Fourier Transform）を用いて時間→周波数の変換を行い、周期性や反復パターンといった高次情報を取り出すことで、従来法が見落とす“飽き”や“疲労”の兆候を明示化する。これにより、単純にクリック確率が低いことだけで判断するよりも、文脈に応じた推薦調整が可能となる。
さらにカテゴリバイアスの導入が差別化を助ける。研究ではカテゴリごとに疲労の上限やユーザーの忍耐度が異なると仮定し、スペクトルにカテゴリ情報を掛け合わせることで、より現実に即した疲労表現を学習している。この点は単一の汎用疲労量を用いる手法と比べて実務上の適用精度が高い。
また、疲労表現の信頼度をゲートで管理し、さらに学習時に補助タスクを設定することで過学習や誤検出のリスクを抑えている点も特徴である。単に特徴を入れるだけではノイズを増やす懸念があるが、信頼度の学習と補助目標の設定で安定性を保っている。
総じて言えば、先行研究との差は「非クリックを情報として昇華させた点」と「カテゴリ差と信頼度を組み合わせて実運用に耐える設計にした点」にある。これらにより、単なるモデル精度の改善だけでなく、現実的な導入可能性が高められている。
3.中核となる技術的要素
技術的にまず押さえるべきは、非クリックの時間列をどう意味あるベクトルに変換するかという点である。本研究は、同一カテゴリ内の推薦に対する非クリック数を時間的に集計し、その時系列にFFT（Fast Fourier Transform）を適用して周波数スペクトルを得る。スペクトルは周期成分や反復の強さを示すため、短期の急落と長期の飽きという異なる現象を同一の表現で捉えられる。
次にカテゴリバイアスである。研究ではカテゴリごとに疲労の上限やユーザーの忍耐度が異なるという実務的仮定を置き、スペクトルをカテゴリ情報でモジュレートすることで、そのカテゴリ特有の疲労傾向を反映する設計とした。これにより、例えば日用品の頻繁表示と高級品の頻繁表示ではユーザーの反応が異なる点をモデルが学べる。
三つ目はゲーティング機構である。得られた疲労表現をCTR予測に直接使うのではなく、その信頼度を別途学習し、モデルが疲労情報をどの程度参照すべきかを動的に決める。これにより、疲労指標が不確かな場合でも既存の興味表現に基づく予測が保たれる。
最後に補助タスクの導入である。疲労表現を学習する際に別の目的関数を設けて表現学習を安定化させ、主タスクでの汎化性能を向上させる戦略が採られている。これにより、FFT由来の特徴が単なるノイズで終わらず、予測精度向上に貢献するようになる。
以上を統合すると、技術の流れは「時系列集計→FFTで周波数抽出→カテゴリで補正→ゲートで信頼度調整→補助タスクで学習安定化→既存CTRモデルに統合」という順序である。現場導入を念頭に置いた設計になっている点が実務家にとって有益である。
4.有効性の検証方法と成果
本研究は有効性をオフライン実験とオンラインA/Bテストの二段階で検証している。オフラインでは実世界の推薦ログを用いて既存の代表的CTRモデルと比較し、特徴を追加した場合の予測指標（例：AUCやログ損失など）で改善を確認している。これにより、モデル変更が理論的に有効であることをまず示している。
次にオンラインA/Bテストでは実際の推薦配信の一部トラフィックを用いてクリック率の変化を検証した。結果として代表的CTRモデルに比べて有意なCTR向上を示したと報告されており、加えてユーザーの長期的離脱率の低下などの副次的効果も観測されている点が注目される。これは単なる短期的バズではなく、ユーザー体験改善を伴った成果である。
評価に用いられた指標は多面的だ。単純なクリック率以外に、推薦の多様性や頻度に対するユーザーの反応、再訪率といった長期指標も検討されており、疲労を抑えることで短期と長期を両立させる可能性を示している。これらは経営判断で重視されるKPIと整合しており、導入価値の判断材料となる。
検証手順としては、まずオフラインで特徴の有効性と安定性を確認し、その後限定トラフィックでのオンライン検証に移行するのが実務的である。これによりリスクを抑えつつ費用対効果を確かめられる。論文でもそのような段階的アプローチが推奨されている。
総合すると、本手法は学術的な新規性だけでなく、実運用での成果も示されており、経営判断の材料として現実的な有用性を提供していると評価できる。
5.研究を巡る議論と課題
まず議論点として、非クリックの解釈の多様性がある。非クリックは必ずしも『飽き』を意味するわけではなく、単に見落とされた、興味が瞬間的になかった、あるいは外的要因で見られなかった可能性もある。したがって非クリックを疲労の直接指標とする際には、その曖昧性をどう補正するかが重要である。
次にFFTを使う技術選択の妥当性が問われる。FFTは周期性や反復を捉える強力な手法だが、短い時系列やデータの欠損が多い場合にはノイズに敏感になる。実務では時系列のティアリングや平滑化、欠損補間など事前処理を慎重に行う必要がある。
またカテゴリバイアスの学習はデータ量に依存する。ニッチなカテゴリでは十分な非クリック履歴が集まらず、カテゴリごとの耐性推定が不安定になるリスクがある。この点はカタログ規模やトラフィックに応じて階層化や類似カテゴリの情報を活用するなどの工夫が必要である。
さらにゲーティングや補助タスクの設計はハイパーパラメータに感度があり、適切にチューニングしないと逆に性能が悪化する可能性がある。運用面ではモニタリングと自動退避（fallback）の仕組みを用意することが重要だ。
最後にプライバシーと倫理面も無視できない。ユーザー行動の細かな解析は利便性を高める一方で、どの情報をどの程度使うかについて透明性と適切なガバナンスが求められる。経営判断としては技術と法令や利用者期待のバランスを取る必要がある。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究ではいくつかの方向が考えられる。第一に非クリックの意味をより細分化するための因果推論的アプローチやコンテキスト情報（時間帯、デバイス、キャンペーンの有無など）との統合が重要となる。これにより非クリックが飽きなのか単なる見落としなのかをより正確に判別できる。
第二に時系列処理の改良である。FFTは有効だが、短期変動や非線形な疲労パターンを捉えるためにウェーブレット変換や学習可能な時系列変換器の導入が研究価値を持つ。実務では計算コストとのトレードオフを考えながら最適な手法を選ぶ必要がある。
第三にカテゴリ間の情報共有や低データ領域への対応である。ニッチカテゴリには類似カテゴリから学習を借用するメタ学習や階層的な表現が有効となるだろう。これによりカタログ全体で堅牢な疲労推定が可能になる。
最後に実務向けの運用設計である。小規模でのABテスト、段階的デプロイ、KPIに基づく自動ロールバックなど運用フローを整備することでリスクを抑えつつ効果を検証できる。技術だけでなくプロセス整備が成功の鍵である。
検索に使える英語キーワード：Fatigue-Aware Network, Click-Through Rate Prediction, non-click FFT, user fatigue in recommender systems, category bias in CTR
会議で使えるフレーズ集
「非クリックを単なるノイズではなく、疲労の信号として扱うことで推薦の頻度と質を最適化できます。」
「まずはログの集計とオフライン検証を行い、効果が見えたら限定トラフィックでA/Bテストに移行しましょう。」
「カテゴリごとの耐性が異なるため、カテゴリ別のモデリングと信頼度ゲートで安全に導入できます。」
参考文献：M. Li et al., “FAN: Fatigue-Aware Network for Click-Through Rate Prediction in E-commerce Recommendation,” arXiv preprint arXiv:2304.04529v1, 2023.
