AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「ネットワークを使って効率よく推薦すればコストが下がる」と聞きまして、正直ピンと来ないのですが、要するにどんな話でございますか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、ある行動を試すと、その行動に関連する周辺情報も同時に手に入る場合があり、その“ついで情報”を賢く使えば試行回数を減らせるという研究です。大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。
それは具体的にはどういう場面で有効なのですか。例えば営業や販促に当てはめると現場で使えるものなのか、とても気になります。
良い質問です。要点は三つです。第一に、似た顧客や関連する製品どうしの繋がり（ネットワーク）を使えば、一つの試行で複数の情報が得られること。第二に、その構造を数理的に表して探索頻度を最適化できること。第三に、現場向けの実行可能な方策が示されていることです。要するに、無駄な試行を減らして投資対効果を上げられるんです。
なるほど。しかし導入コストや現場負荷が増えるのではないかと心配です。これって要するにネットワークのつながりを使って“同時に得られる情報を増やす”ということですか？
その通りですよ。具体的には、例えば一人のユーザーに割引を出すと、そのユーザーの友人にも反応指標が観測できるといった具合です。導入は段階的にでき、投資対効果をきちんと試算しながら進めれば現場負荷は抑えられるんです。
具体的な意思決定ルールも示されているのですね。で、実務で使えるかどうかは検証が必要だと理解していますが、どのような約束事や前提が必要なのですか。
前提は明快です。行動と観測の関係が分かるネットワークが存在すること、観測が確率的であること、そして試行回数がある程度取れることです。これだけで、導入段階から合理的な方針設計が可能になるんです。一緒に要点を三つにまとめましょうか、意思決定、ネットワーク把握、段階的導入です。
分かりました。ではまずは小さなパイロットで効果を確かめ、その後に全社展開する流れですね。自分の言葉で言うと、ネットワークの“つながり”を使って無駄な試行を減らし、費用対効果を高めるということですね。
