AI使った店舗推薦システム、研究・開発がスタート

　デザインワン・ジャパンは、明治大学と共同で人工知能(AI)を使った店舗推薦システムの研究開発を開始すると発表した。人工知能(AI)領域の先端技術である深層強化学習(コンピューターが自律的に試行錯誤し求めることを可能にする学習方式)を用いることで、ネット上でサイトを訪れたユーザーに対して、そのユーザー個々のサイト内の多種多様な行動を元にお店を推薦(レコメンド)することでユーザーの満足度を最大化させるというというものだ。

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　これまでの機械学習では、あらかじめ答えをコンピューターに教えておき、そのパターンに従った分類を行うことが限界だったが、 深層強化学習を活用すれば分析データの特徴を定量的に表現した数値を人が選ぶ工程が不要となり、認識精度も向上することで、コンピューターが自律的に最適な答えを発見することが可能となる。

　店舗推薦システムとして、現在一般化している協調フィルタリングを用いたレコメンド方式では、類似性に基づく固定的なレコメンドとなっているため、必ずしもユーザーの満足度が高いとは言えない。深層強化学習を用いることで、コンピューターが試行錯誤し、レコメンド方式そのものをコンピューターが自律的に変化させることで、それぞれのユーザーに対し最大の満足度を得られるようお店を推薦することができる。

　この技術は従来の単純な機械学習とは一線を画す次世代の方式で、 世界最強の棋士に勝った人工知能システム「AlphaGo」でも用いられており、様々な状況での最適な対応を自律的に探索し発見することが可能となる。

　今回は店舗推薦システムとして研究開発を開始したが、実用化されれば至る所で人工知能の利用方法が模索され、既存のシステムを一新する可能性を秘めていると言える。これにより、これまで人員を必要とした分野・作業において、人工知能がその代わりとなることもできるだろう。(編集担当:久保田雄城)

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