NTTサービスエボリューション研究所

倉島健 特別研究員

未来予測にとどまらず，その人にとってより良い未来へと導く．
「行動モデル」が実現するパーソナルアシスタント
最適なタイミングで適切な情報を提示することでヒトの意識を変化させ，より良い未来が訪れるような行動を促してくれるパーソナルアシス
タント．その実現のためには未来を正確に予測したうえで，ヒトにどう働きかければ行動が変わるかを理解する必要があります．今回は，不合理な判断を含むヒトの意思決定のメカニズムを内包し，“人間らしい” 行
動をシミュレート可能な「行動モデル」の構築に取り組む，倉島健特別研究員にお話を伺いました．
◆PROFILE：NTTサイバーソリューション研究所（2006年～2012年），米国スタンフォード大学 客員研究員（2016年～2017年），NTTサービスエボリューション研究所（2012年～）．2015年 日本データベース学会 上林奨励賞．2011年 電子情報通信学会 ライフインテリジェンスとオフィス情報システム研究会（LOIS）研究賞．2008
年 電子情報通信学会 第19回データ工学ワークショップ（DEWS2008）優秀論文賞．

間をよく知るパーソナルアシスタントはその可能性に気づいていヒトの意思決定や行動を再現する「行動モデル」とはます．そこで，自動的に出張先周辺で魅力的なウォーキングコースを探し出し，適切なタイミングで「今朝は日課のランニングができませんでしたね．代わりに今晩，このコースを散歩してみま◆研究されている内容について教えてください．
人間の行動メカニズム解明と数理モデル化をテーマとして研を続けることができた———この研究により，将来的にはこういったことが可能となるかもしれません（図）．

究を行っています．
行動経済学等の人文 ・ 社会学的知見，つまり人間の行動を考えるといった観点からの知見と，都市における人の移動データや購買データなどの実データとの両面を活用し，ヒトの行動をシミュレート可能な「行動モデル」を構築することで，ヒトのより良い意思決定を実現しようという取り組みです．

◆現在はどこまで研究が進んでいるのでしょうか．
現在は「メカニズム解明」を念頭に置きつつ，主に「モデリング ・ 予測」に取り組んでいます．
モデリングはモデル，つまり模型を作る研究です．通常は「人間はこう行動するはず」という仮説を立ててモデルの作成を進め

研究は3つのパートに分かれています．ひとつめは不合理な判ますが，それでは分析者のバイアスがかかってしまい，きちんと断を含むヒトの意思決定のメカニズムを解明する「メカニズム解したモデルは構築できません．
そこでモデル作成の前段階として，明」．そしてふたつめは解明したメカニズムを骨組みとしてヒト立てた仮説が正しいかどうかを確認するデータ分析を入念に実施の意思決定や行動を再現する「行動モデル」を構築し，行動予測しなければなりません．時には数千枚におよぶプロットや図表をやシミュレーションを行う「モデリング ・ 予測」．そして最後に，エビデンスとして用意することもあります．仮説ありきでヒトを悪い未来が予測される場合にその要因を特定し，ヒトの意識を自分析すると，想像の範囲内の答えしか得られません．意外な，思然に変化させて行動を促し，より良い未来へと導く方策を探索す

いもかけないような発見をするには，一切の仮説を持たずにデーる「行動変容策の探索」です．

タやパターンを眺めたり，さまざまなデータをさまざまな角度か例えばある人が自宅の周りを毎朝ランニングすることを日課58せんか？」と提示する．そしてこの働きかけにより無理なく運動ら分析し記録したりといった取り組みも重要です．にしているとします．ところがある日，出張がありそれが途切れそして実際の行動モデルの構築には機械学習技術を利用しまてしまった．人間は継続することに価値を見出しますから，いっす．モデルにはブラックボックスとホワイトボックスのふたつのたん途切れてしまうとそのままやめてしまうかもしれません．人

種類が存在します．深層学習（ディープラーニング）に代表され2021.2

人間の行動メカニズム解明と数理モデル化の研究

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現在
今朝は日課のランニングをされませんでしたね。

代わりに今晩、このコースを散歩してみませんか？

1. メカニズム解明：不合理な判断を含むヒトの意思決定プロセスのメカニズムを解明

2. モデリング・予測：ヒトの意思決定や行動を再現する「行動モデル」を構築し未来を予測

3. 行動変容策の探索：ヒトの意識を変化させて行動を促し、より良い未来へと導く方策を探索
図

人間の行動メカニズム解明と数理モデル化の研究

るブラックボックスは前提知識がまったくない状態から大量のらに，骨格の部分をデータから学習する必要がないため，学習デーデータを用意してモデルを自動的に作成しようというアプローチ

タを軽量化できるメリットもあります．

です．私はよく人体に例えるのですが，骨格のない状態から人体こうしたことから，「メカニズム解明」と「モデリング ・ 予測」を作り上げるイメージです．対してホワイトボックスは，骨格をの両輪を回しつつ研究を進めていくことが建設的であると考え，作ったうえで肉付けをしてモデルを作り上げるイメージ．基本と研究を進めています．

なるメカニズムを解明し数理化したものを骨格とし，その人の◆今後の展開について教えてください．

データを用いた機械学習技術で肉付けし，その人らしいモデルを作成しようというアプローチです．

今後は，より「人間らしく」，リアルにふるまう行動モデルを実現したいと考えています．ヒトの持つ直感の機構を内包できれどちらのアプローチを採用するかは研究領域によっても異なば理想的ですね．実際のヒトの意思決定や行動にさらに近づけるりますが，本研究ではヘルスケアや人命にかかわる部分への支援ことで，より予測精度を高めることが目的です．そのうえで，デーを考慮しているため，説明可能性が担保されやすいホワイトボッ

タ分析で得られた知見を活かし，どういう支援をすれば効果的にクスでのアプローチを取っています．また，ホワイトボックスの行動変容につなげられるのか，という「行動変容策の探索」へと場合は例えば「こういう場合，ヒトはこういう行動を取りがち」つなげていきたいと思います．など，モデリングの前段階である「メカニズム解明」での知識もこれまでは主に「人の未来を予測するAI」についての研究が実際のサービス運用などに活用できるという利点もあります．さされてきましたが，それを「未来を変えるAI」の研究へと発展し2021.2

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ていきたいと考えています．例えば行動モデルのシミュレーショ

真の意味でゼロから何らかのパーツを生み出すという取り組ンにより好ましくない未来が予測された場合には，Well-being

みは長い歴史の中である意味やりつくされた感もあります．今後な状態に向かうような行動 ・ 意思決定を促すといった具合です．

は異なる分野の考え方をうまく組み合わせ，「あ，なるほど」と最終的には，その人にとってのWell-beingな状態を正しく理解いうひらめきを生むような取り組みが重要となるのではないでし，個人の思考のクセやその人がどういった経験をしてきたのかしょうか．そうした面で，NTTにはさまざまな専門家と議論しといったことまでを踏まえ，上手にそこへと導くパーソナルアシながら創造的な仕事ができる環境があります．そういった懐の深スタントの開発につながれば良いな，と期待しています．

さがNTTの強みかな，と思います．

もちろん選択は各個人の持つ大事な権利ですから，強制的ではなく自発的な判断を促すことへの配慮は必要となります．

◆この研究にご興味を持たれた方へのメッセージをお願いいたします．
この研究プロジェクトには，数理統計学，機械学習，データこれからの研究には，ひらめきの組み合わせが重要

マイニングはもとより，行動経済学，社会科学，心理学まで，さまざまな研究領域の方が関わっています．
異なる知識や背景を持つ人たちと連携することは研究のやり◆AIに関する研究の動向についてどうお考えでしょうか．

方や知識背景の共有などの点で苦労もありますが，お互いを尊重

行動予測や情報推薦，情報検索といった分野において，今後しつつ粘り強く意識を合わせ，協力することにはやりがいを感じもビッグデータやニューラルネットワークの影響は依然として大ますし，そこから何か思いもかけないものが生まれてくるのではきいと考えています．一方で，よりサイエンス的な側面として，ないか，とワクワクしながら日々，研究を行っています．

非常に大量の人間に関するデータが得られるようになったことは一般的に「メディア」は音声，言語，映像などを指すことが興味深いと感じています．それらのいわゆるビッグデータを解析多いですが，私は「行動，選択」もその人がどのような人かを暗することにより，長年にわたりその分野で研究されてきた理論や黙的に伝えるメディアのひとつだと捉えています．こうした考え現象への理解が一層深まるからです．行動経済学のプロスペクト

方は古くも新しく，データの集積に伴ってこれからも盛り上がっ理論や意思決定論についても，人々の選択に関する実データの集てくる研究領域だと思います．
事実としての人間の行動履歴から，積，特に長期間に渡って観察された個人レベルでのデータの蓄積

人間の内面，価値観を考えることに興味をお持ちの方，新しい学に伴い，今後，ホワイトボックスな行動モデルや効果的な行動変術分野を創っていきたい，というチャレンジ精神をお持ちの方と容につながるような知見が数多く得られるのではないかと期待しはぜひ一緒に仕事をしたいなと思っています．ています．
◆研究の中で，「NTTの強み」をお感じになったことはあります
サービスエボリューション研究所は，数あるNTTグループの研究所の中でも比較的サービスに近い立場の研究所です．そのため，実際にグループ内でサービスに携わっている方にお話を聞いて研究テーマのヒントを得たり，将来必要となる技術を把握したりといったことが可能です．以前，さまざまな人の行動履歴を用いて都市の観光ルートを推薦するシステムの研究に携わったことがありますが，実際にこのアイディアはビジネスに近い立場の方とのディスカッションの中で着想を得たものです．
また，私は2016年4月より1年1か月間にわたり米国スタンフォード大学で客員研究員として活動しました．これは研究の遂行に必要なリソースがNTTグループ内になければ外部の方と一緒に研究をする体制を整えることもできるということのひとつの証左ではないかと思います．

60※NTT R&D Websiteに掲載された記事を新コーナーとして転載しました．
（URL https://www.rd.ntt/)か？

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