半熟仮想とサイバーエージェントの共同研究チームがデータマイニング分野のトップカンファレンス「CIKM」にて論文採択

​半熟仮想株式会社（本社：東京都杉並区、代表取締役社長：成田悠輔 以下、当社）は、株式会社サイバーエージェント(本社:東京都渋谷区、代表取締役:藤田晋、東証一部上場:証券コード4751)との共著論文「Efficient Hyperparameter Optimization under Multi-Source Covariate Shift」が、データマイニング分野の国際会議「CIKM 2021」(30th ACM International Conference on Information and Knowledge Management) に採択されたことをお知らせいたします。

本研究は、当社共同創業者兼科学統括の齋藤優太*とサイバーエージェントAI Labの研究員 野村将寛*によるものです（*共同主著）。「CIKM」は世界中の研究者によって毎年開催される国際会議で、データマイニング・情報検索分野で権威ある国際会議の一つです。2021年度の本会議の採択率はおよそ21.7%と難易度の高い年となり、この度採択された論文は2021年11月にオンラインで開催される「CIKM 2021」で発表いたします。

■背景: 予測性能の最大化に繋がる「ハイパーパラメーター最適化」
機械学習モデルには、分析者が事前に設定・チューニングする「ハイパーパラメーター」と呼ばれるパラメーターが存在します。ハイパーパラメーターは学習モデルの予測性能に大きな影響を与えるため、実サービスに機械学習モデルを導入する際には、適切なハイパーパラメーターを設定することが必要とされています。

しかし、ハイパーパラメーターを設定した際の機械学習の予測性能の評価には大きな計算コストが必要なため、大量のハイパーパラメーターの組み合わせを評価して、その中から適切なハイパーパラメーターを特定することは現実的ではありません。「少ない計算コストで、適切なハイパーパラメーターを効率的に選択すること」が機械学習の実践上極めて重要です。当社とサイバーエージェントはハイパーパラメーター選択技術の実活用を可能にすべく、共同研究開発を行なっています。

■困難: 予測性能の計算に必要な正解情報について
ハイパーパラメーター最適化の目的は「機械学習モデルの予測性能を最大化するハイパーパラメーター」を発見することです。予測性能は、機械学習モデルが予測する値と、正解情報との一致の度合いから計算されます。例えば、小売業界において重要である「商品の需要予測」においては、ある商品に対する予測購買額と、その商品の実際の購買額を用いて機械学習の予測性能を計算します。

しかし、実応用においてはこの正解情報（商品の実際の購買額）が利用できない場合が多々あります。例として、販売をしていない新しい商品について需要予測を行う場合には、正解情報である購買額についてのデータは存在しません。そのため、手元にある学習モデルが新商品の購買額を予測しても、正解情報との一致度合いの算出および予測性能を評価することができず、結果として「適切なハイパーパラメータを見つける事が困難になる」という課題が生じます。

■研究の概要
このような背景のもと、今回採択された共著論文「Efficient Hyperparameter Optimization under Multi-Source Covariate Shift」では、対象データの正解情報が利用できない場合でも、効率的なハイパーパラメーター最適化を可能にする方法を提案しました。

本研究では、「正解情報の得られているデータ」と「正解情報の得られていない新たなデータ」の関係性を学習・評価し、その評価結果を応用することで、「正解情報の得られていない新たなデータ」に対しても機械学習の予測性能を評価することを可能にしました。

これにより、正解情報のないデータに対しても精度の高い機械学習モデルを構築することが可能となります。
商品の需要予測を例とした場合には、「既に販売を行った商品」と「新商品」の関係性を学習し、その評価結果を用いることで、新商品を販売する前に、適切なハイパーパラメーター設定のもとで機械学習モデルを学習させることが可能となり、精度の高い新商品の需要予測が可能となります。

■今後の展望
今回CIKM2021に論文が採択された「ハイパーパラメーター最適化」の技術は汎用性が高く、より精度の高い技術を目指して改善を続けて参ります。本技術を通じて、人工知能による意思決定支援技術のさらなる発展と実社会における人工知能技術導入の際に直面する様々な課題に取り組む一助になることを目指し、今後も研究開発やソフトウェア公開を行なっていく予定です。

■当社について
半熟仮想株式会社は、データ・アルゴリズム・数理・思想を組み合わせ、事業や政策、そして社会の未来像をデザインしています。特に「市場設計」「反実仮想機械学習」「因果推論」といった技術では国内屈指の人材と技術を持ち、多数の企業との共同事業・研究や独自の基礎研究・ソフトウェア開発などを行っています。これらの活動を産学や国境の壁を超えて行うのが、イェール大学・コーネル大学・MIT・スタンフォード大学・東京大学・東京工業大学・東京芸術大学など所属・出身で事業経験も備えた科学者やエンジニアです。

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