ヤフオクが機械学習を導入したら…

From:山極綾子

ヤフーが展開するオークションサイト「ヤフオク」

最近、ヤフオクが、あるものに対して機械学習を適用して、

かなりいい結果を得られたということがニュースになっていました。

さて、ヤフオクが機械学習で改善したあること、それは何だったでしょうか。

・・

・・・

正解は、不正な投稿を自動で検知して、

利用者から受ける通報がなんと97%も減少したというのです。

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC116UC0R11C21A1000000/

ヤフオクに限らず、オークションサイトやユーザ同士がやり取りをするサイトでは

不正を行う人が少なからずいます。

事前の説明と全く異なる商品を出品していたり。

お金を払ったにもかかわらず商品が送られてこない、ということもあるそうです。

記事によれば、ヤフオクでは質問欄を通じて、代金が支払われないままに

商品をだまし取られるという詐欺が発生しており、

その問題解決のために機械学習を採用した、ということでした。

具体的には、機械学習される「正解」のデータに詐欺を行った投稿のデータを。

そして、詐欺のデータに類似した投稿があった際、「詐欺っぽい」ということを

機械学習が判別し、投稿を非表示にする、というシステムであるそうです。

記事には詳しいことは書いていませんが、この機械学習を構築するには、

簡単に見ただけでもいくつかの課題があったように思います。

たとえば、「正解」データとなるべき詐欺のデータが、

詐欺ではないデータに比べて少ないことです。

例えば0.1%の確率で1、99.9%の確率で0が出るサイコロがあった時、

ひとまず0と予測しておけば正解率99.9%を達成できるように、

データのアンバランスさは問題を引き起こします。

一方で発生しうる落とし穴の多くは、きちんと目的が明確になっていて、

機械学習のことを学んでいる人がいれば、十分に避け得るものです。

（もちろん、巧妙に隠れてしまう落とし穴もありますが．．．）

押さえるべきところをしっかり押さえれば、

かなり効果の出る機械学習が得らるのだろうなあ、ととてもわくわくしました。

山極綾子

P.S.

論文を見つけられていないのですが、恐らく今回の事例はそれほど複雑なモデルで

なくても実現できるのではないかという気がしています。

最近のトップ学会に出ている「かっこいい」機械学習へのあこがれを持ちつつ、

すべきことは課題の解決である、ことを胸に刻みたいと思います。

P.P.S.

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