NTTドコモが世界最高峰のデータ分析競技会「KDD CUP 2020」の3部門で入賞　タクシー配置/攻撃×防御/BERTでAIビッグデータ分析能力を実証

株式会社NTTドコモは、世界最高峰のデータ分析競技会である「KDD CUP 2020」において3部門で入賞したことを2020年8月27日に発表した。
同競技会は、公開されたビッグデータを活用して、データ分析の精度などを競う世界大会で、コンピュータサイエンス分野の国際学会ACMのデータサイエンス分野、分科会 SIGKDDが主催する国際学術会議 KDD 2020 で開催されている。 なお、同社は、2016年から同協議会への参加を続けており、2019年の優勝に続き2年連続、3回目の入賞となる。
(ACM：Association for Computing Machinery／ SIGKDD：Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining)

入賞した各部門の詳細

今回は、オンデマンド型の乗り合いタクシーにおける配車の最適化に関する課題を扱った強化学習部門にて3位、機械学習部門の偽のデータによる攻撃と防御 AI の開発 と、オンラインショップの商品検索で、ユーザーが興味のある商品を当てる AI の開発により、4位と7位に入賞した。

【強化学習部門】オンデマンド交通におけるタクシーの再配置AIの開発(3位入賞)

同部門の課題は、オンデマンド型の乗り合いタクシーにおける配車の最適化に関するものだ。利用者の乗車要望により運行する「オンデマンド交通」は、車両を適切に配車し、運行効率を向上させることが重要となっている。 今回の競技では、AIが最適な行動決定を独自に学んでいく「強化学習」を活用し、空車の車両をAIが再配置（いつ、どこに配車させるか決定）することで、各ドライバーの収益効率性をいかに最大化できるかを競った。
同社は、先行研究を基に強化学習により時間別、エリア別の収益傾向を自ら学習し、収益を最大化させる配車パターンを提案するAIを開発。また、与えられた過去の配車実績や走行記録といった データから車両運行のシミュレーターを構築し、AIを効率良く学習させることで、高精度かつ安定的な配車 制御を行うことに成功した。

【機械学習部門】偽のデータによる攻撃と防御AIの開発(4位入賞)

同部門は、偽データを使って攻撃するAIと、攻撃に強い耐性を持つ防御AIの２つを開発するものだ。論文の引用関係のような対象物と対象物との関係性をネットワークとして捉え対象物の分類を行うAIに対し、 偽のデータを紛れ込ませることによりAIに誤った分類をさせる攻撃方法と、偽のデータによる攻撃を受けても正しく対象物を分類する防御方法の、二つのAI手法を開発するものとなっている。同社は、画像認識で主に用いられる、データをわずかに変化させることで誤認識させる手法 (Fast Gradient Sign Method)を応用した攻撃手法と、対象物との関係性ネットワークの データ用に開発されたニューラルネット手法(Graph Isomorphism Network )を利用した防御手法を開発 。これらを主催者が提供する対象物数60万個のデータに適合させることで高い分類精度を維持することに成功した。

【機械学習部門】オンラインショップの商品検索で、ユーザーが興味のある商品を当てるAIの開発(7位入賞)

同部門は、オンラインショップの商品検索で、サイトユーザーが入力した文から、ユーザーがクリックする商品の画像を当てる手法を開発するものだ。 (検索文入力の例:「女性向けの山登り用の靴」のように、複数の単語で構成されている文) ドコモは、翻訳などの言語処理で広く使われている「BERT」というディープラーニングの手法を改良し、 画像に含まれる物体と検索文中の単語を結び付けられるAIを開発。そのほか、画像に含まれる物体の種類を表す単語の情報を用いて、検索文と画像の対応関係を学習するAIを開発した。これらの複数のAIを使うことで､高い精度でクリックする商品の画像を特定することに成功した。

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