バンディッドアルゴリズム

読み方 : ばんでぃっどあるごりずむ

バンディッドアルゴリズムとは

ウェブサイトのコンテンツが複数あるとき、どれをどの割合で示せば全体で多く閲覧されるかを、自動的に導き出す機械学習の手法。A/Bテストの自動化を図る技術として注目されている。

ネットの世界ではA/Bテストの実施が進んでいる。同じウェブページで複数パターンを事前に準備し、それらを一定回数ずつ出し分けることで、どのパターンがより多く閲覧されるかを見る手法である。

しかし「当初決めていた回数に達する前に結果が見えても、担当者が気付かなければテストを続けてしまう」などの課題があった。

原理:スロットマシンの儲け分析

その課題を解消する手法として、注目が集まっているのがバンディッドアルゴリズムだ。人間のような学習能力をコンピュータに持たせる、機械学習の手法の1つである。専門書などで紹介されている計算式を組み込んだプログラムを開発することで活用できる。

具体的には、A/Bテストと同様に、複数パターンを出し分けるとき、ユーザーの反応を把握する。反応が良いパターンは多く出し、そうでないものは少なく出すようにしていく。「複数銘柄にどう投資していけば最大の成果が得られるか」という株式などの投資ポートフォリオの最適化に通じるといえる。

名前は「ワンアームド・バンディッド」という別称を持つスロットマシンからきている。「スロットマシンが複数台あるとき、限られたコインをどの台にどれだけ使えば、最大の成果が得られるか」を計算する手法として、1950年代から研究が始まった。

コンピュータの進化で、再びこの手法が注目されている。国内で脚光を浴びるきっかけになったのは、2013年半ばに専門書の日本語版が登場したことである。「A/Bテストよりも効率良く成果が得られる可能性がある」として、ネット関係者の間で話題になった。

A/Bテストでは一般に「どのパターンが最も効果があるか」を見る探索期間を確保する。成果を得る活用は探索が終わってからだ。

だがバンディッドアルゴリズムは、複数パターンを出し分けているときからユーザーの反応を基に出し分けを学習していき、最大限の成果が出るように最適化する。「探索と活用を同時並行で行う」とイノーバの村上智之氏は利点を語る。

動向:米国ネット企業で研究加速

特に活用が進んでいるのが、米国のネット企業だ。バンディッドアルゴリズムの研究者である東京大学新領域創成科学研究科の本多淳也助教は「このアルゴリズムがテーマになる機械学習の国際学会では、米グーグルや米マイクロソフトの研究者がよく発表している」と話す。

ネットだけでなく、適用範囲は広いといえる。前出の投資ポートフォリオの自動最適化のほか、「複数ある農地のどれにどの作物を植えると全体の収穫量を高められるか」といったシミュレーションにも応用できるだろう。本多助教は「最近は、条件の組み合わせが膨大になる創薬実験などの計画立案にバンディッドアルゴリズムを適用し、実験で効率よく成果を得る応用研究が進んでいる」と話す。

出典:ITpro「今日のキーワード」(C)日経BP社

[2015年 5月27日 公開]

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