| 研究課題/領域番号 |
20K02004
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| 研究機関 | 共立女子大学 |
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研究代表者 |
金城 敬太 共立女子大学, ビジネス学部, 准教授 (20611750)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 因果効果の異質性 / 機械学習 / プライバシー / 公平性 / 教育マーケティング / 社会厚生関数 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、教育機関などにとって異質な個人に効果的かつ倫理的なマーケティングの方法を理論分析、新たな因果推論の開発と実験による実証分析で明らかにすることである。具体的に『理論』、『実証』、『応用』の３フェーズで構成されている。『理論』では、個人情報保護や公平性を考慮し、個々人の教育サービスの因果効果の最大化を行うモデルを構築し分析する。『実証』では、異質性下での因果効果の分析方法、個人情報保護・公平性も考慮した分析法も考案し調査・実験をする。『応用』では、成果の発信などを行う。2020年度は、『理論』および一部『実証』の観点から４つの研究を行った。
１．個人別の介入の有無などの判定に機械学習を利用する際に（因果推論も含む）、公平性などの倫理的な要素を導入する方法があるが、これが多目的最適化で解釈できることが明らかとなり、そのためパレート解として複数の解を求める方法を提案した。２．サービスなど何らかの介入を行う際、セグメンテーションを行うことがある。その際に利潤最大化を基準に、公平性を担保しながらセグメンテーション（クラスタリング）を行う方法を提案した。３．消費者の個人情報の権利が強くなるなか、消費者が情報をコントロールした場合に介入などの組織の意思決定がどう変化するのかについて理論的な研究を行った。４．教育などで介入を行った際に因果効果の公平性を担保するために、因果効果に対する社会厚生関数の導入を行う方法を提案した。また、社会厚生関数の導入は派生的にほかの人工知能の問題に対しても適用可能であることが明らかとなりその論文についても、現在投稿中である。
１、２、３については対外的にすでに人工知能学会の研究会、日本マーケティング学会で発表を行っており、４については2021年度人工知能学会全国大会（第35回）で発表するほか、４の後半の研究については論文誌に投稿中である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究は、初年度となっており、主に『理論』研究についての検討を行う時期であった（計画書の中の（３）の①）。具体的には異質性下での因果効果による教育マーケティングの最適化モデルを構築し、施策の効率的方法や問題・規制の含意を得る。また、次年度以降の実証研究に向けて実験や調査などの環境構築の整備を行ったり、分析方法の開発を行うフェーズであった。
これに対して、2020年度は、理論的な研究について進捗があった。具体的には、消費者がコントロール可能な個人情報を利用して組織の意思決定がどう変化するのかについて理論的な研究を行い、発表した。公平性を保つために因果効果に対する社会厚生関数の導入を行う方法を提案し、学会に投稿中である。派生的に同様の枠組みが自動運転などの社会問題にも適用できることが明らかとなり、その理論的考察を行い、論文誌に投稿中である。
また、理論的のみならず、『実証』のフェーズについても一部についても前倒しを行い、既存データの分析を行うなどの進捗があった（計画書中の（３）の②）。公平性などの倫理的な要素を導入して機械学習を行う方法が、多目的最適化という枠組みで解釈できることが明らかとなり、そのうえでパレート解として複数の解を求める方法を提案し、発表した。また、利潤最大化を基準として、公平性を担保しながらセグメンテーション（クラスタリング）を行う方法を提案し、発表した。
上記の論文の英文校正に研究費を利用している。これらに加えて、環境整備のために計算用のパーソナルコンピュータの購入や、2021年度以降の実証の計画を行った。
以上を鑑みて、本研究はおおむね順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
2021年度は理論的な研究をふまえたうえで、実証研究を行うことにある（計画書のフェーズ（３）の②）。
具体的には、異質性下での因果推論と倫理を考慮した実証分析を行う。2020年度の成果からの含意をふまえ施策の効果の実証のために２つの視点から研究を行う。
１．異質性下での因果効果を分析する新しい統計的な手法を開発と実験：異質性を考慮し政策効果を把握する必要がある。現状、回帰木等の機械学習の利用があるが、それ以外に新しい分析方法を開発する（潜在変数の導入など）。すでに2020年度に開発した、社会厚生関数を用いた方法の拡張として開発することを検討している。次に、例えば既存のプロモーションやモデル、教育効果のメタ分析などから介入変数（教育や進路の情報など）を検討し、進路選択や学習意欲等の向上の実験を行う。これより、どの様な教育のプロモーションが因果的に効率的かを解明する。
２．個人情報保護や公平性を考慮した分析方法の開発と実験：個人情報や公平性などの倫理的な意向調査、それをもとに個人情報に配慮した分析と公平な因果分析法を開発し分析実験を行い、分類精度と倫理の配慮度を指標で確認する。後者については、すでに2020年度、多目的最適化を用いた方法や社会厚生関数を利用する方法などを開発および実験しているが、それらを拡張し実データで分析する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
（理由）新型コロナの状況下で、国内学会や国際会議などの発表がオンラインでの開催が中心となった。またそれに伴い旅費の支出が少なくなっている。
（使用計画）これらは次年度（2021年度）もしくは最終年度（2022年度）における発表の際の旅費として使用予定である。加えて理論研究における論文の英文校正などの費用を拡充させる予定である。
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