AI分野の難関国際会議「IJCAI」に論文が採択～過去データから施策効果をより正確に評価する新たなAI技術を開発～

NTTドコモと半熟仮想が執筆した論文が、AI分野の難関国際会議「IJCAI 2026」に採択された。テーマは「オフ方策評価」という聞き慣れない技術だ。簡に言えば、過去データを使って新しい施策の効果を事前に評価・最適化するAI技術である。

通信社的な報道なら「難関会議採択、素晴らしい」で終わる。だが実務的には、この論文が何を解いたかが重要だ。オフ方策評価の課題は「サービス継続期間」のように結果が確定していないデータの扱いだった。観測期間中に継続が途切れない顧客データがあると、その顧客の真の継続期間は分からない。この「打ち切り」という統計学的な難題に対して、適切に補正する手法を開発したということだ。言い換えれば、短期の反応だけでなく、一定期間かけて現れる効果、つまり顧客満足度の向上による長期継続も考慮した施策評価が可能になった。

これは記者の日々の仕事で最も頭を抱える問題だ。提案が受ける反応は即座だが、顧客満足度の向上は数ヶ月後に表れる。施策効果の評価を正確にしなければ、投資判断も正確にならない。中小企業の営業や商品開発の施策でも同じ構図である。短期数値に一喜一憂するのではなく、長期で何をもたらすのかを冷徹に測定する仕組みが、勝つ企業を分ける。