2017/04/08 IDCFクラウド＆Bluemix 合同Meetup！in つくば vol.3 での LT 資料

1. Watson Tradeoff Analytics API
（毎月 IDCF に 1000 円ずつ支払ってる）
IBM Bluemix エバンジェリスト 木村 桂

2. 「囚人のジレンマ」
ある事件に関わった容疑で２名が捕まった。
２名の容疑者は実際の犯人。２名以外の共犯者はいない。
今から互いに連絡を取ることは不可能。
自白すべきなのか、黙秘すべきなのか・・・
囚人 B 自白 囚人 B 黙秘
囚人 A 自白 5 / 5 10 / 1
囚人 A 黙秘 1 / 10 7 / 7
囚人 A の利得 / 囚人 B の
利得
２人の利得合計が最も高いのは、「２人とも黙秘」である。
でも、囚人 A からすると・・・
-相手が自白しようが黙秘しようが、自分は自白したほうが利得が大きい
-だから自白しよう
囚人 B も同じ理由で同様に考えて、「２人とも自白」してしまう。
→ジレンマの成立

3. 「最適な」相手を選ぶ
Ａさん
年齢： 26
収入： ★★
イケメン度： ★★
楽しい： ★★★
スポーツマン： ★
Ｂさん
年齢： 35
収入： ★★★
イケメン度： ★
楽しい： ★
スポーツマン： ★★
Ｃさん
年齢： 22
収入： ★
イケメン度： ★★★
楽しい： ★★
スポーツマン： ★★
Ｄさん
年齢： 29
収入： ★★
イケメン度： ★
楽しい： ★★★★
スポーツマン： ★★★
Ｅさん
年齢： 31
収入： ★★
イケメン度： ★★
楽しい： ★★
スポーツマン： ★★★

4. 「最適な」相手を選ぶ
年齢 収入 イケメン度 楽しい スポーツマン
Ａ 26 ★★ ★★ ★★★ ★
Ｂ 35 ★★★ ★ ★ ★★
Ｃ 22 ★ ★★★ ★★ ★★
Ｄ 29 ★★ ★ ★★★★ ★★★
Ｅ 31 ★★ ★★ ★★ ★★★

5. ケース１ 「若い方がいい」
年齢 収入 イケメン度 楽しい スポーツマン
Ａ 26 ★★ ★★ ★★★ ★
Ｂ 35 ★★★ ★ ★ ★★
Ｃ 22 ★ ★★★ ★★ ★★
Ｄ 29 ★★ ★ ★★★★ ★★★
Ｅ 31 ★★ ★★ ★★ ★★★
一番若い

6. ケース２ 「お金持ちがいい」
年齢 収入 イケメン度 楽しい スポーツマン
Ａ 26 ★★ ★★ ★★★ ★
Ｂ 35 ★★★ ★ ★ ★★
Ｃ 22 ★ ★★★ ★★ ★★
Ｄ 29 ★★ ★ ★★★★ ★★★
Ｅ 31 ★★ ★★ ★★ ★★★
一番収入多い

7. ケース３ 「若くてお金持ちがいい」
年齢 収入 イケメン度 楽しい スポーツマン
Ａ 26 ★★ ★★ ★★★ ★
Ｂ 35 ★★★ ★ ★ ★★
Ｃ 22 ★ ★★★ ★★ ★★
Ｄ 29 ★★ ★ ★★★★ ★★★
Ｅ 31 ★★ ★★ ★★ ★★★
一番若い
一番収入多い
２つ同時に負ける人がいない
若枯
収入

8. ケース４ 「若くてお金持ちなスポーツマン
がいい」
年齢 収入 イケメン度 楽しい スポーツマン
Ａ 26 ★★ ★★ ★★★ ★
Ｂ 35 ★★★ ★ ★ ★★
Ｃ 22 ★ ★★★ ★★ ★★
Ｄ 29 ★★ ★ ★★★★ ★★★
Ｅ 31 ★★ ★★ ★★ ★★★
？？？

9. そんなあなたに
Tradeoff Analytics!

10. Watson Tradeoff Analytics の特徴
年齢 収入 イケメン度 楽しい スポーツマン
Ａ 26 ★★ ★★ ★★★ ★
Ｂ 35 ★★★ ★ ★ ★★
Ｃ 22 ★ ★★★ ★★ ★★
Ｄ 29 ★★ ★ ★★★★ ★★★
Ｅ 31 ★★ ★★ ★★ ★★★
スポーツ収入
若さ
- 与えられた条件でのトレードオフを計算して問題を簡略化
- 回答候補を視覚化することによって、判断を手助け

11. Tradeoff Analytics API の Input / Output
{
“problem”: {
“columns”:[
{“type”:”numeric”,”key”:”aaa”,”goal”:”max”},
{“type”:”numeric”,”key”:”bbb”,”goal”:”min”},
:
],
“options”:[
{“key”:”001”,”name”:”user1”,”values”:[ .. ] },
{“key”:”002”,”name”:”user2”,”values”:[ .. ] },
:
]
}
}
{
“resolution”: {
“solutions”:[
{“solution_ref”:”009”,”status”:”FRONT”},
{“solution_ref”:”011”,”status”:”FRONT”},
:
],
“preferable_solutions”:{
“solution_refs”:[”011”,”012”],
“score”:0.947
}
:
}
}
Input Output
https://watson-api-explorer.mybluemix.net/apis/tradeoff-analytics-v1#!/tradeoff45analytics/dilemmas
選択肢となる候補 オススメ
トレードオフの結果選ぶための条件
（何を大きく／小さくする
か）

12. デモ
http://ehito.mybluemix.net/

13. 利用ケース
• パーソナルレコメンドエンジン
• ユーザーの好みやこだわりにあった商品／アイテム選び
• 数値メインの表を多角的な視点で分析する
• やっていることは数値表の分析に近い
• 手っ取り早く絞り込む
• エクセル資産の活用
• エクセル資産の共有化のきっかけ

14. https://www.facebook.com/events/1866462436900902/