2020年7⽉29⽇
東北⼤学 知のフォーラム
第5回 実験家のためのデータ駆動科学オンラインセミナー
⼈間と社会のデータ科学

超スマート社会と生活者理解
東北⼤学⼤学院経済学研究科
⽯垣 司

2019年7⽉30-31⽇
東北⼤学経済学部オープンキャンパス

理系入試始まる！
来るべき近未来社会Society5.0を創り出す皆さんへ

昨年度のオープンキャンパスでの講演資料

経済学部で理系入試？（背景）• Society 5.0：データを社会に還元し価値を生む超スマート社会• Society 5.0 ではデータが“資源”– AI技術、ビッグデータ活用があらゆる産業で浸透

内閣府HPより

3

第3次AIブームの本質は“データ”• Deep Learning ブームの歴史的背景（超短縮版）
1990’s2000’s2010’s[Data][Hardware]

ICTの発展ICTの普及ビッグデータGPUの転回
GPUの普及[Method]

Deep化の再発見
Deep化技術の発展

現在の第3次AIブーム

将棋

囲碁

プロ棋士(2013) 元世界ランク1位(2016)
名人(2017) 現役世界ランク1位(2017)

画像認識人間の精度を超える(2015)

https://pocketalk.jp/

自動翻訳

内閣府HPより完全自動走行への期待• 技術的本質 ⇒ ビッグデータ + データ学習技術

4理学部や工学部の仕事でしょ？
• 必要とされる経済・経営がわかるデータ科学人材– データ科学には数学の力が必要– しかし、数学やプログラミングスキル“のみ”では不十分

データサイエンティスト協会HPより

5

生活者理解による超スマートサービス• 超スマート社会(Society5.0, 第5期科学技術基本計画)– 「必要なもの・サービスを、必要な人に、必要な時に、必要なだけ提供」、するためには？

• 十人十色のサービス受容者（生活者）の理解– 多種多様なデータの活用 ⇒ スマートなサービス提供へ• “無駄な資源、時間、労力の最小化” & “便益、満足度の最大化”
異質性・多様性の理解不足

異質性・多様性を理解

超スマートサービス技術•••

非スマートな画一的サービスに一人一人の特性・嗜好の理解
プライバシーの重視
Big Data 活用

6
スマートサービス実現の土壌

生活者のニーズを埋める• ニーズ（欠乏状態）は聞いても分からない（スマホが無くて不便だった？）
New York, 1905

https://commons.wikimedia.org/wiki/File:5th‐Ave‐New‐York‐N.Y._1905.jpg

1769蒸気自動車、1885ガソリン自動車（貴族・富裕層の趣味）

T型フォード発売
1908

簡素な構造
運転が簡単

New York, 1913

https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Ave_5_NY_2_fl.bus.jpg– データ・調査無くして「“無い”状態」の把握は困難– しかし、ニーズ探索は外挿・推論が必要『帰納型のAIは，近くのサンプル（過去の経験）を参考に “みようみまね” をしている「内挿マシン」にすぎない。よって，データ集合が占める領域から遠く離れた空間（未体験ゾーン）
7の予測，つまり外挿は非常に不得手である。』 [樋口知之, 情報管理, vol.59, 2016]生活者データからニーズを埋めるために• 現在の技術的背景での（平凡な・・・）帰結
データ領域「近傍」問題（内挿、認識・検出など）『Big data 分析』『統計学・機械学習』
たくさんの成果を創出
している

データ生成（例：GAN）
強化学習（例：アルファ碁）
転移学習

DeepLearning
外挿・推論

①

Small Data 『人間と理論』

Big Data(well-sampled)

人間の発想、統合、推論能力②① Big Data+推論技術の開発② 人間とBig data分析技術の共創

データ領域「外」問題（外挿、推論など）
8データから個人のニーズを埋める• Big Data × Deep Learningの推薦システムを例に– 行動変容（需要の喚起）を引き起こすことができるか？

Webショッピング

推薦されなくても見る
動画配信

アプリ推薦

推薦されたから見た9

ニーズを埋める～推薦システムを例に #1• 高い推薦精度で, かつ, ありきたりな推薦を避ける– マルチカテゴリ商品の同時学習
Linh Nguyen君（Ph.D. student）

洋服の購買履歴からパーソナルケア製品の嗜好を推定

洋服カテゴリパーソナルケア製品の購買履歴から洋服の嗜好を推定

パーソナルケア製品カテゴリ- Cycle VAE-GAN –Deep Learningの一種

高い推薦精度で異なるカテゴリの商品の嗜好を推定
10
L. Nguyen, T. Ishigaki, D2D-TM:A Cycle VAE-GAN for Multi-Domain Collaborative Filtering, Proc. IEEE BigData, 1175-1180, 2019
L. Nguyen, T. Ishigaki, Collaborative Multi-key Learning with an Anonymization Dataset for a Recommender System, Proc. IEEE IJCNN, 9 pages, 2019

ニーズを埋める～推薦システムを例に #2• 推薦精度と“目新しさ”の両立– 1-stage かつ end-to-end アルゴリズムの開発
盧 嘉俊君（Ph.D. student）

高い推薦精度で新規性の高い商品の嗜好を推定
K. Lo, T. Ishigaki, Matching Novelty while Training: Novel Recommendation based on Personalized Pairwise Loss Weighting,Proc. IEEE ICDM, 468-477, 201911

スマートな意思決定サポートへ向けて• 集中治療室内患者の早期転帰予測

院生募集中– 東北大学病院との共同研究（症例数137）
石塚治也君（H30 修士課程修了）

重症化しやすい患者を早期に予測したい

異質なデータ①生体検査（数値）②生体信号（時系列）

データ融合による重症化傾向の予測
統計的モデリングによる特徴量抽出“きめ細かなInput”
Switching AR model③看護記録（文字列）Latent Dirichlet Allocation

必要な労力を必要な患者へ
予測精度Good• 従来法と比べてAUCの値が0.1ポイント以上の大きな改善• 定性的データである看護記録の利用が予測精度向上に大きく貢献• 人的制約の厳しい医療スタッフの負担緩和のため、重症化傾向の患者をAIが警戒し医師へ報告するシステムを目指している

石塚治也、石垣司、小林直也、工藤大介、中川敦寛、 異質なデータを統合した敗血症患者の転帰予測システム、 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J101-D, No.3,pp.481-493, 2018 （学生論文特集秀逸論文）
12 Data
H. Ishizuka, T. Ishigaki, N. Kobayashi, D. Kudo, A. Nakagawa, In-hospital Mortality Prediction for Trauma Patients Using Cost-sensitive MedLDA,
Science and Service Research Discussion Paper, No.79, 2018

超スマートマーケティングを目指して• “顧客&商品&マーケティング施策”の発見– Big Dataの本質的情報不足を克服 (パラメータ数 >> データ数)
価格?
広告?
陳列?

大量の顧客効果的な組み合わせは?
大量の商品

ベイズモデリングによる経済学的な選択行動モデルと機械学習法の融合

必要な資源を効果的な顧客へ刺激変数（価格・販促など）

構造

効用

購買行動（観測変数）（モデリング対象）（潜在変数）（観測変数）xijt

f (αij, xijt)

Uijt

Yijt

個人毎のパラメータ（推定対象）

潜在変数モデルによる次元圧縮・圧縮空間でパラメータ推定
・高速な近似アルゴリズム（変分ベイズ法）
・元空間へ情報を還元し、効用の値を補完[例] 1000人×100商品×5施策＝500,000組合せ（パラメータ）(>>購買件数)

価格割引の影響

エンド陳列の影響

異質性の発見• スーパーマーケットの購買データに適用（1600人×500商品×3
施策=2,400,000パラメータ. （3か月分のデータ数94,000）• マーケティング施策の“効果あり”と“効果なし”をマーケティング施策毎に把握• 店舗全体規模の最適化へ

チラシの影響

T. Ishigaki, N. Terui, T. Sato and G.M. Allenby, Personalized Market Response Analysis for a Wide Variety of Products from Sparse Transaction13
Data,
International Journal of Data Science and Analytics, Vol.5, No.4, pp.233-248, 2018

おわりに日常生活利用行動

顧客接点フロントヤード

バックヤード

これからのビッグデータ

今までのビッグデータ

・コネクテッドカー
・ウェラブルセンサ・スマート家電, etc.

・購買履歴データ ・診察画像データ ・品質管理データ
・金融取引データ ・コールセンター ・発注データ
・交通ICデータ ・接客データ
・機器利用データ,etc.

– モノ・サービスの利用場面の様々なデータが利用可能な時代へ突入– サービス提供から生活・利用まで俯瞰できる視座の育成– 超スマート社会ではビッグデータの質がより重要に
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