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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