※2024/03/21　好評についてきウェビナー枠を用意しました。ウェビナー参加者には後日URLをお知らせします。

概要

4月13日(土)に発売される『反実仮想機械学習〜機械学習と因果推論の融合技術の理論と実践〜』の出版記念イベントです。前半のセッションでは近年注目を集める反実仮想機械学習の位置付けからその重要性と最新の研究課題、ビジネスや実社会における応用事例について著者の齋藤優太氏が発表を行います。イベントの後半では、松浦氏・落合氏を招いてパネルディスカッションを行い、反実仮想機械学習のポテンシャルや研究余地、さまざまな業種における応用可能性について探ります。

『反実仮想機械学習〜機械学習と因果推論の融合技術の理論と実践〜』

• https://gihyo.jp/book/2024/978-4-297-14029-8
• https://amzn.asia/d/3g3wvV5

参加対象者

反実仮想機械学習、機械学習、因果推論に興味がある方を広く対象とします。 データ分析者はもちろん、実務での可能性を探るエンジニアから、データ分析や機械学習に興味を持つ学生まで、興味をお持ちの方は、ぜひご参加ください。

会場

ラクスル株式会社 東京都品川区上大崎2-24-9 アイケイビル1F

タイムテーブル

講演内容および登壇者プロフィール

タイトル：『反実仮想機械学習 (CFML) とは何か』

発表者：齋藤優太

プロフィール：1998年北海道生まれ。2021年に、東京工業大学にて経営工学学士号を取得。大学在学中から、企業と連携して反実仮想機械学習や推薦・検索システム、広告配信、そのほかの意思決定最適化問題への応用に関する共同研究・社会実装に多く取り組む。2021年8月からは米コーネル大学においても反実仮想機械学習などに関する研究を行い、NeurIPS・ICML・KDD・ICLR・RecSys・WSDMなどの国際会議にて論文を多数発表。そのほか、2021年に日本オープンイノベーション大賞内閣総理大臣賞を受賞。2022年にはWSDM Best Paper Runner-Up Award、Forbes Japan 30 Under 30、および孫正義育英財団第6期生に選出。著書に『施策デザインのための機械学習入門』（技術評論社）がある。 X: https://twitter.com/usait0

発表概要： 反実仮想（Counterfactual）─ 起こり得たけれども実際には起こらなかった状況 ─ に関する正確な情報を得ることは、機械学習や意思決定最適化の応用において必要不可欠です。例えば、「現在運用している推薦アルゴリズムを仮に別のアルゴリズムに変えたとしたら、ユーザの行動はどのように変化するだろうか？」や「仮に個々の生徒ごとに個別化されたカリキュラムを採用したら、1年後の平均成績はどれほど改善するだろうか」などのビジネス・実社会でよくある問いに答えるためには、反実仮想に関する正確な情報を得る必要があります。こうした反実仮想の推定や比較に基づく意思決定の最適化を可能にするのが、反実仮想機械学習(CFML)と総称される機械学習と因果推論の融合技術です。

本講演では、未だその定義がはっきりと定まっていない感のある反実仮想機械学習を、教師あり学習や強化学習との比較を行いながら明確に位置付けることを目指します。 また反実仮想機械学習の重要な基礎技術である『オフ方策評価（Off-Policy Evaluation; OPE）』についてその典型的な定式化と基本手法を紹介します。 最後に、本書で扱っているさまざまな問題設定について、その有用性と技術的な面白さ、応用事例などを網羅的に解説します。

パネルディスカッション登壇者

パネルディスカッションでは、講演・書籍についての疑問や反実仮想機械学習の研究課題・ビジネス/実社会への活かし方などをお話いただく予定です。

松浦健太郎

プロフィール：データサイエンティスト。博士（工学）。ここ15年間は製薬企業において、医療統計学・マーケティングサイエンス・バイオインフォマティクス・薬物動態学など、さまざまな分野のデータに関する仕事を楽しんできました。統計モデリング、因果推論、強化学習を中心に方法論の研究に興味があります。主な著書に『StanとRでベイズ統計モデリング』『Bayesian Statistical Modeling with Stan, R, and Python』。X: @hankagosa

落合桂一

プロフィール：大学卒業後，NTTドコモでソーシャルメディアや位置情報のデータ分析に携わり，新技術の研究と実用化開発に従事。業務に従事しながら2017年に東京大学大学院工学系研究科で博士（工学）を取得。現在は，同社で位置情報，端末ログなどのモバイル関連データに対する機械学習の応用に関する研究開発に従事。また，自らの経験を活かし東京大学大学院工学系研究科で社会人ドクターの研究を指導。国際的なデータ分析コンペKDD Cupにおいて2019年の1位をはじめ複数回入賞。情報処理学会 2022年度情報処理技術研究開発賞。

進行

松村優哉

プロフィール： ノバセル株式会社　データサイエンティスト。 経済学修士を取得後、HR系企業でデータサイエンティスト・データエンジニアとして分析組織の立ち上げ経験を経て、2022年2月より現職。広告効果の検証ロジック構築などを行う。 因果推論をはじめとしたデータサイエンス技術による応用分析を得意とし、「Tokyo.R」や「Music×Analytics Meetup」などのデータ分析に関わるコミュニティ運営にも勢力的に取り組む。 主な著書に『改訂2版　RユーザのためのRStudio[実践]入門』（共著, 技術評論社, 2021）、『Rユーザのためのtidymodels実践入門』（共著, 技術評論社, 2023）など。 X: @y__mattu