AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手が「履歴を見て賢く推奨するモデルがある」と言うのですが、どこが凄いのかよく分からなくて困っています。要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。今回の論文は、ユーザーの行動履歴とアイテムの履歴を同時に見て、どの過去の出来事が今の推薦に効いているかを見分けられるようにする手法です。要点は三つ、時間的な重要度を選べること、ユーザーとアイテムの関係を相互に扱えること、結果に解釈性があること、ですよ。
なるほど。これまでは「過去は全部同じ重みで扱う」や「ユーザーだけ独立に見る」方法が多かったと聞きましたが、それと比べて何が変わるのですか。
良い質問です。簡単なたとえで言うと、従来法は過去の出来事を銀行の『口座履歴』のように一列に並べて全て同じ重さで見る。しかしこの研究はどの履歴が“今この商品に結びつくか”を見分ける『レーダー』を付けています。つまり、過去のどの時点が現在の選好に効いているかを項目ごとに選び分けられるんです。
これって要するに、過去の全部を一緒くたに見るのではなく、商品ごとに「効く過去」と「効かない過去」を見分けるということですか？
その通りですよ。要するに「ある顧客が過去に買ったAという商品が、今Bを薦める上で重要かどうか」を項目ごとに判定できる。さらにポイントはユーザーの時間的変化とアイテムの時間的特徴を相互に影響させて考える点です。これによって推薦の説明性が上がり、どの履歴がなぜ効いているかを説明できるんです。
実務で気になるのは投資対効果です。これを入れたことで現場の導入コストや運用が大きく増えるのでしょうか。
投資対効果の観点での要点も三つに整理できます。まず、同等のモデルより計算はやや増えるが現行の推論基盤で十分動くこと。次に、解釈性が高まるので現場での説明工数が減り受け入れが早まること。最後に、アイテム側の特徴を活かせば売上に直結する改善が期待できること。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。最後に、我々の業務に落とすとしたらどんな準備が要りますか。データや人員面での必須項目を教えてください。
すばらしい着眼点ですね！準備は三段階です。第一に時系列のユーザー行動ログとアイテムの履歴が必要です。第二にそれを短期・長期で分けて扱う設計が欲しい。第三に最初は小規模なA/Bテストで効果を確かめる運用体制を作ること。これで投資を抑えながら効果を検証できますよ。
分かりました。要するに、過去の行動を項目ごとに評価するレーダーを付けて、小さく試して成果を確かめる、ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
