ストライクプライスとは

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OPE)と呼ばれる。既存の方策が確率的であるとき、つまり、任意の入力に対し複数の選択肢を確率的に選ぶときについては、さまざまな方策外評価の手法が提案されてきた（Saito et al 2021a, b）。一方、既存の方策が非確率的で確定的(deterministic)である場合、つまり、ある種の入力に対しては決まった一つの選択肢を確実に選ぶときについては、確立された手法が存在していなかった。 私たちは、非確率的な方策を含む幅広いクラスの既存方策に適用可能な方策外評価の手法を提案する。この方法は以下の観察に基づく。アルゴリズムが意思決定を行った場合、そこから生成されたデータには、意思決定がランダムに、あたかもサイコロを振ったかのように行われる自然実験がほぼ必ず含まれるという観察である。たとえば、多くの確率的な強化学習・バンディットアルゴリズムは選択(探索)をランダムに行うため、ほとんどRCTそのものである。また、教師付き学習で予測された何らかの変数がある基準値を上回るかどうかで選択を決める確定的なアルゴリズムを考えた場合、基準値の近くでは、ほぼ同じ状況であるにもかかわらず、基準値をたまたま上回ったかどうかというほとんど偶然の要因で異なった意思決定が行われる。これも局所的な自然実験とみなせる。 こういった自然実験はさまざまな目的のために使える。意思決定のうちどれが効果的かを測るために使えるし、新たな意思決定アルゴリズムを導入するとどのような性能を発揮しそうかを予測するためにも使える。私たちは、この観察を一般の機械学習アルゴリズムについて定式化し、アルゴリズムが自然に生成したデータを用いてアルゴリズムを改善する手法を開発する。 この手法が使える場面は、ビジネスから政策まで幅広い。具体的な応用として、フリマアプリ・メルカリにおけるクーポン配信方策の評価を行う。多くの企業が大量のクーポンやポイントを発行しているが、本当のところクーポン発行のコスパは良いのだろうか、悪いのだろうか？事業者が発行したクーポンをお客が利用すると、事業者はコストを被ることになる。同時に、クーポンをきっかけとした追加購買によって収益も増える。表は、クーポンコスト10円あたりの会社収益増加額を私たちの手法を使って推定したものだ。いくつかのパターンを仮定して推定を行ったが、少なくとも80円程度収益が増加していて、クーポン発行が効果的な施策であることがわかる。私たちの手法に基づくこの観察は、クーポン発行を増やすことが収益改善につながることを示唆している。 なお、本論文の技術的詳細の日本語での解説は奥村他(2022)を参照していただきたい。 表：メルカリが行ったクーポン配信の効果の推定値 参考文献 Yusuke Narita (2021) "Incorporating Ethics and Welfare into Randomized Experiments" Proceedings of the National Academy of Sciences Yusuke Narita and Kohei Yata (2021) "Algorithm is Experiment: Machine Learning, Market Design, and Policy Eligibility Rules" RIETI Discussion Paper Series 21-E-057 and arXiv:2104.12909 Yuta Saito, Shunsuke Aihara, Megumi Matsutani, Yusuke Narita (2021a) "Open Bandit Dataset and Pipeline: Towards Realistic and Reproducible Off-policy Evaluation" 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021) Yuta Saito, Takuma Udagawa, Haruka Kiyohara, Kazuki Mogi, Yusuke Narita, Kei Tateno (2021b) "Evaluating the Robustness of Off-Policy Evaluation" Proceedings of the 15th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys '21) 奥村恭平、清水亮洋、成田悠輔、矢田紘平(2022)「データ駆動制度設計に向けて―アルゴリズム生成データによる反実仮想予測―」オペレーションズ・リサーチ67巻3号 成田悠輔、粟飯原俊介、齋藤優太、松谷恵、矢田紘平(2020)「自然実験としてのアルゴリズム：機械学習・市場設計・公共政策への統一アプローチ」RIETIディスカッション・ペーパー:20-J-045 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（日本語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（英語） テクニカル・ペーパー（日本語） テクニカル・ペーパー（英語） ノンテクニカルサマリー 2024年度 2023年度 2022年度 2021年度 2020年度 2019年度 2018年度 2017年度 2016年度 2015年度 2014年度 2013年度 2012年度 2011年度 2010年度 2009年度 2008年度 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 関連サービス 論文検索サービス 情報発信 ニュースレター 更新情報RSS配信 Facebook X YouTube 研究テーマ プログラム (2024-2028年度) プログラム (2020-2023年度) プログラム (2016-2019年度) プログラム (2011-2015年度) 政策研究領域 (2006-2010年度) 経済産業省共同プロジェクト プロジェクトコンテンツ 調査 フェロー（研究員） 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（日本語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（英語） テクニカル・ペーパー（日本語） テクニカル・ペーパー（英語） ノンテクニカルサマリー 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 論文検索サービス 出版物 RIETIブックス（日本語） RIETIブックス（英語） 通商産業政策史 著者からひとこと RIETI電子書籍 年次報告書・広報誌（RIETI Highlight） その他出版物（日本語） その他出版物（英語） イベント シンポジウム ワークショップ BBLセミナー 終了したセミナーシリーズ データ・統計 JIPデータベース R-JIPデータベース CIPデータベース JLCPデータベース 日本の政策不確実性指数 産業別名目・実質実効為替レート AMU and AMU Deviation Indicators JSTAR（くらしと健康の調査） RIETI-TID 長期接続産業連関データベース マイクロデータ計量分析プロジェクト 海外直接投資データベース ICPAプロジェクト リンク集 コラム・寄稿 コラム Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 世界の視点から 特別コラム 新聞・雑誌等への寄稿 特別企画 経済産業ジャーナル RIETIについて 個人情報保護 ウェブアクセシビリティ方針 RIETIウェブサイトについて サイトマップ ヘルプ お問い合わせ 経済産業省 独立行政法人経済産業研究所（法人番号 6010005005426） 当サイト内の署名記事は、執筆者個人の責任で発表するものであり、経済産業研究所としての見解を示すものでは有りません。掲載している肩書や数値、固有名詞などは、原則として初掲載当時のものです。当サイトのコンテンツを転載される場合は、事前にご連絡ください。 "ページの先頭へ戻る