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公開：2025-02-27

博報堂テクノロジーズが機械学習の新手法「HyPeR」をICLR 2025で発表、部分観測報酬の学習精度向上に貢献

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• 博報堂テクノロジーズの論文がICLR 2025に採択
• 部分観測報酬に対する新手法「HyPeR」を提案
• 早稲田大学とコーネル大学との共同研究で実現

博報堂テクノロジーズがICLR 2025で新手法「HyPeR」を発表

博報堂テクノロジーズは、機械学習・深層学習分野における世界最高峰の国際会議「ICLR 2025」において、部分観測報酬に対するオフライン方策学習の新手法「HyPeR」を提案する論文が採択された。同社のプロダクト開発センターは、早稲田大学の武樋力哉氏およびコーネル大学の齋藤優太氏との共同研究を通じて本論文を執筆している。^[1]

広告配信やレコメンドシステム、医療における治療選択など、多くの実世界のアプリケーションでは過去の意思決定とフィードバックのデータを大量に蓄積しているが、報酬の部分観測という課題が存在していた。HyPeRは、セカンダリ指標を併用することで、主要指標が欠損や遅延を伴う状況でも安定的かつ高精度な方策学習を実現する手法である。

本研究は、部分観測を考慮した汎用フレームワークの提供と、セカンダリ報酬を活用した高精度推定という特徴を持っている。医療やロボット制御など、報酬観測が部分的である領域への応用が可能で、広範な実用性を備えた技術革新となっている。

HyPeRの特徴まとめ

オフライン方策学習について

オフライン方策学習とは、過去の意思決定データとそのフィードバックを活用して、最適な行動選択を学習する手法のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• リアルタイムの試行錯誤なしで学習が可能
• 蓄積された大量のデータを効率的に活用
• 安全性と効率性を両立した学習の実現

広告配信やレコメンドシステムでは、ユーザーの行動履歴や購買データなどの過去のデータを活用して、より効果的な推薦や配信戦略を学習することが求められる。オフライン方策学習は、実際のサービス運用に影響を与えることなく、新しいアルゴリズムの性能評価や改善を可能にする重要な技術となっている。

HyPeRに関する考察

HyPeRの開発は、実世界のデータ分析における重要な課題である部分観測問題に対する画期的な解決策となる可能性を秘めている。特に広告配信やレコメンドシステムにおいて、長期的な成果指標の遅延や欠損が避けられない状況下での精度向上は、ビジネス価値の向上に直接的に寄与するものである。

今後の課題として、異なるドメイン間でのセカンダリ指標の選定方法や、複数の補助的指標を組み合わせた場合の最適化手法の確立が挙げられる。また、リアルタイムでのフィードバックを取り入れたハイブリッド学習アプローチの開発も、より柔軟な運用を可能にする重要な研究テーマとなるだろう。

医療分野への応用においては、患者データのプライバシー保護と学習効率のバランスが重要な検討事項となる。これらの課題に対して、暗号化技術との組み合わせや、フェデレーテッドラーニングの適用など、新たな研究の方向性が期待される。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「博報堂テクノロジーズ、機械学習・深層学習分野の国際会議「ICLR2025」に論文採択 | 株式会社博報堂テクノロジーズのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000029.000113498.html, (参照 25-02-27).

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