講演情報
[5Yin-A-28]介入としての予測：渋滞予報のための因果不動点推論
〇谷本 啓1、竹内 孝2、鹿島 久嗣2 (1. 株式会社Preferred Networks、2. 京都大学)
キーワード：
交通、行為遂行性、因果推論
予測問題は教師あり学習として扱われることが多いが，このとき予測結果の運用は現象そのものに影響せず，結果として学習時と運用時の分布が同一であることが暗黙に仮定されている．しかし，渋滞（混雑）などの予報においては，利用者（ドライバー）に情報提供されることによって利用者の行動を変え，渋滞現象そのものに影響を与える．本研究は予報の情報提供を介入とみなし，その影響を考慮した上で正確な予報を出力する枠組みを提案する．具体的には，予報効果のモデリングと自己整合的な予報値の最適化，それによる分布シフトに頑健な学習，およびモデルへの制約による最適化の安定性の改善を提案する．これらが予報の精度向上につながることを実験により示す．