離散選択と潜在変数モデリングのための識別的条件付き制限ボルツマン機

（Discriminative Conditional Restricted Boltzmann Machine for Discrete Choice and Latent Variable Modelling）

田中専務

拓海先生、最近部下が「潜在変数を使えば顧客行動が分かる」と騒いでおりまして。そもそも潜在変数って、現場の私が役に立つ概念なんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！潜在変数は「目に見えないが行動に影響する性向や意識」のことですよ。これを扱うと、アンケートが無くても行動から心理的要因を推定できるんです。

田中専務

要するに、アンケートでわざわざ聞かなくても、購入データや選択記録から「性格」みたいなものを推定できるという理解で合っていますか。

AIメンター拓海

はい、概ねその通りですよ。今回の手法はConditional Restricted Boltzmann Machine、略してC-RBM（条件付き制限ボルツマン機）というモデルで、観測された選択と説明変数から潜在特徴を生成し、選択確率を直接学ぶことができます。

田中専務

それは現場に入れられますか。投資対効果やモデルの説明責任が心配でして、ブラックボックスだと導入しにくいのです。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を三つでまとめますと、1) アンケートを使わず行動から潜在要因を推定できる、2) 既存の説明変数を条件として使えるので実運用に結びつきやすい、3) 伝統的な離散選択モデル（Discrete Choice Model）の考え方と結びつけられる、です。

田中専務

なるほど。ところで「条件付き」ってことは何か背景条件を入れるということでしょうか。これって要するに過去データや顧客属性をモデルに入れて推定精度を上げるということですか。

AIメンター拓海

その通りですよ。C-RBMは説明変数xをコンテキストとして扱い、潜在変数hをxと観測yの条件として生成します。現場では顧客属性や状況変数を入れるだけで、潜在要因の推定と選択確率の予測が同時にできるんです。

田中専務

実装コストや学習データの要件はどれくらいですか。うちの現場データは欠損やサンプルの偏りがあって心配です。

AIメンター拓海

良い質問ですね。データの前処理は必要ですが、C-RBMは半教師あり（semi-supervised）に対応する学習法があるため、ラベルの不足に比較的強いです。導入ではまず小さなパイロットを回して、モデルが実務的に意味を持つ潜在変数を学べるかを確認しましょう。

田中専務

わかりました。では最後に私の言葉で確認します。C-RBMは顧客属性を条件にして行動から隠れた要因を学習し、その要因を使って選択を予測するモデルで、アンケート無しで心理的特徴を推定できる、という理解で合っていますか。

AIメンター拓海

素晴らしいまとめです！その理解なら現場で議論できますよ。大丈夫、一緒に実験設計からやれば必ず価値が出せますよ。