株式会社NTTドコモ
株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）と半熟仮想株式会社（以下、半熟仮想）が執筆した論文（以下、本論文）が、AI分野の国際会議「IJCAI 2026※1」に採択されました。IJCAIは、各国のAI研究者や実務者が集うAI分野で権威ある国際会議の1つです。
本論文は、2026年8月15日（土）から8月21日（金）にドイツで開催される「IJCAI 2026」で発表を行う予定です。
【論文タイトル】
Off-Policy Evaluation and Learning for Survival Outcomes Under Censoring
（打ち切り下での生存アウトカムに対するオフ方策評価と学習）
【著者】
久保田 匡亮（ドコモ※2）
高橋 実宏（ドコモ）
齋藤 優太（半熟仮想）
本論文は、過去に実施した情報提供やサービス提案のデータを活用して、新たな施策の効果を事前に評価・最適化するAI技術に関する研究です。「オフ方策評価」と呼ばれる技術において、サービス利用の継続期間など「期間の長さ」に対する効果をより正確に評価し、最適な施策ルールを導き出す新たな手法を開発しました。
「オフ方策評価」とは、過去のデータをもとに実際に施策を実施する前にその効果をシミュレーションし、比較・評価する技術です。複数の施策ルールを事前に検証できるため、よりお客さまに適したご提案につなげることができます。一方で、サービス利用の継続期間や特典が利用されるまでの期間など、特定の行動が発生するまでの「期間の長さ」に対する効果を評価する際には、観測期間中に結果が確定していないデータが含まれるため、「期間の長さ」を過小評価してしまい、施策による効果を正しく評価できないという課題がありました。
本研究では、この課題を解決するため、結果が未確定のデータによる影響を適切に補正し、「期間の長さ」に対する効果をより正確に評価できる手法を開発しました。本手法により、施策案内直後の反応といった単発的な効果だけでなく、サービス利用の継続状況など一定の観察期間を必要とする効果も考慮した評価が可能となります。これにより、お客さまに長く満足していただける、より適した情報やサービスの提案方法を検討できるようになります。今後は、本技術の事業サービスへの実用化に向けた検証を進め、お客さま一人ひとりのニーズや利用状況に応じた情報提供やサービス提案の高度化をめざします。
ドコモは、今後もAI分野の研究開発やパートナーとの協業などを通じてAI技術やビッグデータの活用技術を進化させ、お客さまへの提供価値向上をめざし取り組んでまいります。
※1 IJCAI（International Joint Conference on Artificial Intelligence）は、人工知能分野の最高峰の国際会議の1つです。
2026年は欧州人工知能会議「ECAI」との合同開催となります。
※2 所属は論文執筆時点のものです。
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