博報堂DYホールディングスは、機械学習や深層学習分野における世界的な学会「ICLR 2025」に主著論文が採択されたと発表しました。「ICLR」は、「NeurIPS」や「ICML」と並ぶトップカンファレンスの一つで、今回は約11,500本の論文投稿があり、採択率は32.08%でした。
博報堂DYホールディングスの研究は、広告配信やコンテンツのレコメンドなどに対する意思決定とユーザからのフィードバックを記録したログデータの活用における課題に着目した内容です。採択された論文では、意思決定モデル性能の新たな推定法とそれを用いたモデル学習法「COPE（Cross-Domain Off-Policy Evaluation）」を提案しています。
従来、新規アクションが存在するケースやログデータ不足の状況では、モデル性能評価の正確さが失われ、非効率なモデル学習にもつながる課題がありました。COPEはこの問題を解決し、より正確な性能評価と優れたモデルの学習を実現します。
新手法COPEの特徴は、店舗や視聴デバイスといった評価対象のドメインのログデータに加え、異なるドメインの過去データも活用する点です。新規アクションの情報を補完しつつ、不足していたログデータを拡充することが可能になります。
計算機実験の結果、利用できるログデータが少数の場合や一定の新規アクションが存在する状態において、提案手法が従来手法より正確な性能評価と高性能なモデルの学習を実現できることが示されました。
今回の研究成果は、動画や音楽のレコメンドなど新規アクションの追加が避けられないアプリケーションでの活用が期待されます。また、個別化医療や教育など、十分なログデータの確保が難しい領域でも応用できる可能性があります。
博報堂DYホールディングスの今回の成果は、AIやデータ分析技術の進化に貢献するとともに、実際のビジネス課題解決にも寄与する可能性を示しています。今後の実用化や他分野への展開が注目されます。
