AI Lab、人工知能分野のトップカンファレンス「AAAI 2024」にて2本の共著論文採択

　サイバーエージェントは1月22日、人工知能技術の研究開発組織「AI Lab」に所属する研究員による2本の共著論文が、人工知能分野の国際会議「AAAI 2024」に採択されたことを発表した。

　AAAIは、「NeurIPS」「ICML」「KDD」などと並ぶ、人工知能分野で権威ある国際会議の1つ。過去5年、AI Labの研究員による論文が本会議およびワークショップにて採択されており、今回で6年連続の採択。

　AI Labではマーケティング全般に関わるさまざまなAI技術の研究・開発を行っており、産学連携にも力を入れる。特に経済学領域の研究チームは、「因果推論」「メカニズムデザイン」「ゲーム理論」「行動経済学」などの分野で、高度な理論研究や実践的な応用研究を展開し、、アカデミアおよび行政との連携による社会実装や学術貢献にも注力をしている。

　今回発表された論文は「Memory Asymmetry Creates Heteroclinic Orbits to Nash Equilibrium in Learning in Zero-Sum Games」と「Stable Matchings in Practice: A Constraint Programming Approach」の2本。

　「Memory Asymmetry Creates Heteroclinic Orbits to Nash Equilibrium in Learning in Zero-Sum Games」では、近年のウェブサービスにおける、機械学習を用いた意思決定の自動化に焦点を当て、インターネット広告のオークションなどに見られる複数の意思決定モデルを学習させる問題に取り組んでいる。本論文では、過去の行動を記憶する「メモリ」を導入し、メモリの非対称性が意思決定主体の学習に与える影響を詳細に分析した。その結果、メモリの長さがナッシュ均衡に到達する過程において重要な役割を果たすことが示された。

　「Stable Matchings in Practice: A Constraint Programming Approach」では、保育所と児童のマッチング問題に焦点を当て、複雑な希望条件を満たすアルゴリズムの提案を行った。計算量の多い複雑な問題に高速に対処する制約プログラミング（Constraint Programming：CP）を用いたアルゴリズムで、自治体の実際の割り当てと比較しても、同等以上の個人合理性と安定性を満たしていることが明らかになった。さらに、一部の制約を緩和することで、待機児童問題への貢献が期待される。