DraftKingsの販促AI、問題ギャンブルと重なる行動データを利用　元従業員が証言

New York Timesは2026年9月19日、DraftKingsがオンラインカジノ利用者への販促を最適化するため、無料ベットやボーナスを受け取った後の損失額を予測する機械学習モデルを使用していたと報じた。元従業員は、モデルが問題ギャンブルと重なる行動特性を捉えていた可能性を指摘している。

報道は社内文書やプレゼンテーション、賭けの記録、40人を超える元従業員への取材に基づく。DraftKingsは、販促対象を損失に基づいて選んでいるとの見方を否定し、継続的にサービスを利用する顧客を対象にしていると説明した。

■販促後の損失を予測する「弾力性」スコア

DraftKingsが2023年に構築したとされるモデルは、利用頻度、口座残高の推移、賭け金総額に占める損失の割合などを分析していた。無料ベットやボーナスを受け取った後に利用者が失うと予測される金額を基に、社内で「elasticity」と呼ばれるスコアを算出していたという。

スコアが高い利用者ほど、販促費を投じた場合にDraftKingsが得られる収益が大きいと予測された。New York Timesによると、このスコアは、どの利用者に販促を配分するかを決めるために使われた。

システムの試験に携わった元データアナリストのJayden Buttsは、「われわれは、優れた投資先であることを示す、標的にできる特性や特徴を探している。最良の投資先は問題ギャンブラーだ」とNew York Timesに語った。別の元アナリストも、この手法を「聞こえる通り搾取的だ」と表現した。

DraftKingsは2026年3月の投資家向けイベントで、2025年にAIを利用して4億ドル規模の販促費を自動化、個別化したと説明した。販促に関連したスポーツベットの利益率についても、データ分析などにより2025年に13％改善したとしている。

■問題ギャンブルの検知と重なる行動データ

問題ギャンブルを検知する研究でも、利用頻度、入金行動、損失額、口座資金を使い切る頻度などのアカウントデータが使われている。オンラインカジノ利用者を対象とした査読研究では、問題ギャンブルの自己申告があった利用者は、1日や1回の利用当たりの損失額が多く、入金頻度や口座資金を使い切る頻度も高い傾向を示した。

このため、DraftKingsの販促モデルに使われた変数の一部は、問題ギャンブルのリスクを推定する研究で用いられる指標と重なる。ただし、同じ変数を使うことだけで、販促モデルが個々の利用者のギャンブル障害を診断していたとはいえない。

報道で示されたモデルの目的は、問題ギャンブルの有無を判定することではなく、販促後の損失額を予測することだった。それでも、損失後も高い頻度で利用を続ける人が販促価値の高い対象として評価される設計なら、リスクの高い行動を示す利用者が上位に入る可能性がある。

米国のNational Problem Gambling Helplineには、2025年に毎月3万1000件を超える電話、テキスト、チャットでの連絡があった。連絡者の49.48％は18～34歳で、オンラインやアプリを利用したギャンブルに関する相談の割合は前年の23％から31％へ上昇した。

■開発が見送られたリスク予測モデル

New York Timesの取材に応じた元従業員によると、データサイエンティストのNestor Hernandezは2024年、行動データから深刻な問題に近づいている利用者を特定する別のモデルの開発を始めた。販促モデルと同じデータ基盤を利用できる構想だったが、DraftKingsは開発を見送ったという。

最高責任あるギャンブル責任者のLori KalaniはNew York Timesに対し、予測型リスクツールは十分に「エビデンスに基づく」ものではないと判断され、開発しないとの共同決定に至ったと説明した。

一方、DraftKingsはMindway AIの「Gamalyze」をResponsible Gaming Centerに導入している。Gamalyzeは短いカードゲームで利用者の意思決定を観察し、その傾向に応じたフィードバックを示す自己評価ツールである。

元従業員らは、Hernandezのモデルが採用されなかった結果、販促の効果を予測する仕組みに比べ、同じ行動データを利用して危険な状態にある利用者を予測する取り組みが進まなかったとNew York Timesに語った。

■DraftKingsは損失に基づく選別を否定

DraftKingsはNew York Timesに対し、販促オファーは損失額を理由に選ばれた利用者ではなく、プラットフォームを「持続的かつ積極的に利用」している顧客に送られると説明した。Buttsによる分析については「予備的で結論に至らない」と反論した。

同社によると、責任あるギャンブルのため、入金額や利用時間の制限、一時的な利用停止、自己排除などの機能を提供している。複数の行動指標も監視し、必要に応じて利用者への連絡やメッセージの送信、アカウントの閉鎖を行うとしている。

利用履歴を確認できる「My Stat Sheet」では、利用時間、入出金、賭け金、純損益を月別、年別、通算で表示できる。DraftKingsは2025年3月、この機能への累計ユニーク訪問数が開始後約1年間で1300万件に達したと発表した。

CEOのJason Robinsは2024年4月のFortuneのインタビューで、依存的な行動を特定して利用する目的でAIを使っているかと問われ、同社はAIを「そのような方法では」使っていないと述べていた。この発言は、販促モデルを巡るNew York Timesの調査報道より前のものだった。

■スポーツベット利用者に広がる損失追跡

Siena Research InstituteとSt. Bonaventure Universityが2026年4月に発表した調査では、オンラインスポーツベットの利用経験者の60％が、以前の損失を取り戻すために賭け金を増やした経験があると回答した。2025年調査の52％から上昇している。

同じ調査では、利用経験者の63％が1日に合計100ドル以上を賭けたことがあり、31％はオンラインスポーツブックの使い方について周囲から懸念を伝えられたことがあると回答した。米国人全体では27％が有効なオンラインスポーツベット口座を持っていた。

メリーランド州の2022年調査では、問題ギャンブルの基準に該当した割合が、対面を含む従来型のスポーツベット利用者で11.3％、オンラインスポーツベット利用者で20.8％だった。この比較だけでオンラインサービスが問題ギャンブルの原因になったとは判断できないが、常時アクセスできるサービスにおける利用者保護の重要性を示すデータである。

■AIを使った個別販促を巡る規制論議

連邦議会には、スポーツベットに最低限の連邦基準を設ける「SAFE Bet Act」が提出されている。個人の賭け行動をAIで追跡することや、賭けの履歴を基に個別化した販促を作ること、AIが生成する賭け商品を提供することなどを制限する内容である。

法案には、高額な賭けを受け付ける前の支払い能力確認、24時間当たりの入金回数を5回までとする制限、スポーツ中継中の広告規制も盛り込まれている。2025年3月に上院へ提出された法案は、2026年9月時点で成立していない。

州レベルでも、イリノイ、ニューヨーク、オクラホマなどでAIによる行動追跡や個別販促を対象とする法案が検討されてきた。州ごとに成立状況や規制対象は異なる。

一方、DraftKingsとFanDuelは2025年に連邦政府へのロビー活動費を増やした。DraftKingsは約90万ドル、FanDuelは110万ドルを支出した。両社とFanaticsは2026年第1四半期までに、スポーツベット政策に関わる州議会選挙などを対象とするスーパーPAC「Win for America」へ計4100万ドルを拠出した。

■ボルティモア市が提起した訴訟

ボルティモア市は2025年4月、DraftKingsと、FanDuelを運営するFlutter Entertainmentを提訴した。両社が誤解を招く販促や利用者データの分析を通じ、問題ギャンブルの影響を受けやすい利用者を標的にしたとして、市の消費者保護条例に違反したと主張している。

訴状では、両社が大量の利用者データと高度な分析、個別化した誘因を利用し、ギャンブル障害を示す利用者を特定して賭けを続けさせたとされる。これらは市側の主張であり、裁判で確定した事実ではない。

市側はさらに、問題ギャンブルを示す行動を意図的にまねることで、ボーナスや高い利用上限を得ようとするプロの利用者もいると主張した。この記述は、行動データに基づく販促が利用者側の行動にも影響し得るとの市側の見方を示している。

■利用者が確認できる対策

無料ベットやボーナスは、すべての利用者に無作為に配られるとは限らない。今回の報道によれば、DraftKingsでは、販促によって追加の利用や収益が見込まれる相手を選ぶために機械学習が使われていた。

利用者が設定できる対策には、入金額や利用時間の上限、一時的な利用停止、自己排除がある。My Stat Sheetなどで通算の入出金額や純損益を確認することも、自身の利用状況を把握する手掛かりになる。

米国のNational Problem Gambling Helplineは、電話、テキスト、チャットで24時間支援につながる窓口を提供している。必要な場合は、プラットフォーム内の自主制限だけでなく、外部の支援機関を利用する選択肢もある。

元記事: DraftKings’ Promotional AI Scored Bettors by Addiction Markers, NYT Investigation Finds