2020/10/29　Ltech#11 不動産領域のAI活用最前線 〜初完全リモート開催〜 AI戦略室データサイエンスグループ　谷山徹

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Portfolio Simulator
W e b 広 告 予 算 決 定 に あ た っ て 、 意 思 決 定 を 促 す 広 宣 費 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン ツ ー ル
そ の 予 測 ロ ジ ッ ク の 話
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谷 山 徹
2 0 1 8 年 L I F U L L 入 社
機 械 学 習 や ら で 解 決 で き る 問 題 を
実 装 に 落 と し 込 む 仕 事 を し て い ま す 。
必 要 な ら 、 で き る だ け な ん で も や り た い 。
自己紹介
LIFULL PFS

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目次
流れを振り返る。
5．まとめ
複数の投資対象に対し決められた条件のもとで、最適に予算を投資する。
戦略に合わせた最適な結果を計算。
4．ポートフォリオ最適化
ガウス過程回帰と利点。
3．モデル
使えるデータとその加工。
2．データ
何が問題で、そのためにどんなことが必要で、最終的にどんな状態を目指すのか。
1．問題

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月 の W e b 広 告 予 算 に 対 し て リ タ ー ン が い く ら
程 度 を 見 込 め る の か 、 そ れ が 知 り た い 。
作りたいもの
LIFULL 問題
予算
リターン
つまりはこの関数の形が知りたい。

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こ こ で 対 象 と す る W e b 広 告 は リ ス テ ィ ン グ 広
告 や デ ィ ス プ レ イ 広 告 な ど W e b の 他 媒 体 に 出
稿 す る 広 告 を 指 し ま す 。
Web広告
LIFULL 問題

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マ ー ケ ッ ト ( 賃 貸 ・ 売 買 な ど ) ご と に 投 下 す る W e b 広 告 予 算 を 決 定 し た い 。
い く ら 投 資 す れ ば 、 い く ら の リ タ ー ン が 得 ら れ る の か 。
※ 全 体 の 広 宣 費 の 予 算 の 話 で あ っ て 細 か い 媒 体 ご と の 予 算 決 定 の 話 で は な い 。
※ ど の よ う な 内 容 を 広 告 と し て 出 す の か と い う 話 で も な い 。
問題
時 期 に よ っ て 投 資 に 対 す る リ タ ー ン が 変 動 す る
予 算 が 決 ま っ て も そ こ か ら の 投 資 先 で ま た 変 わ る
サ ー ビ ス の 質 に よ っ て も 変 わ る
正 確 に 予 測 す る こ と は で き な い
LIFULL 問題

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広 宣 は 投 資 す れ ば す る ほ ど 、
予 算 に 対 す る リ タ ー ン の 比 率 が 下 が っ て い く 。
上 限 が ど こ か に あ り 、 そ こ に 漸 近 し て い く と
考 え ら れ る 。
間 で ど ん な 形 に な る の か は わ か ら な い 。
効率の減退
LIFULL 問題
予算
リターン
?
？
Upper bound

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日 毎 の 売 り 上 げ と そ こ に 投 資 し た コ ス ト の デ ー タ 。
※ 広 告 が 貢 献 し た 売 り 上 げ は 社 内 の 独 自 の D D A モ デ ル で 算 出 し て い ま す 。
データ
弊 社 特 有 の 問 題 と し て 、 中 古 マ ン シ ョ ン 向 け 広 告 で 流 入 し た ユ ー ザ ー が 新 築 マ ン シ ョ ン で
コ ン バ ー ジ ョ ン す る な ど 入 り 口 ( 流 入 ) と 出 口 ( 反 響 ) が マ ー ケ ッ ト を ク ロ ス す る こ と が あ る 。
そ の た め 、 一 つ の コ ス ト に 対 し て マ ー ケ ッ ト の 数 だ け 売 り 上 げ デ ー タ が 紐 づ く 形 と な る 。
入 り 口 / 出 口
LIFULL データ

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特 別 つ け ら れ る 特 徴 量 も 特 に な い の で 、 日 付
デ ー タ を で き る だ け 細 か く 、 付 与 す る
日付特徴
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 年
 月
 日
 基準日からの経過日数
 曜日
 祝日か否か
…

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入 力 デ ー タ コ ス ト , 日 付
出 力 デ ー タ 売 り 上 げ ( マ ー ケ ッ ト ご と )
データ
X = [ ( コ ス ト , 年 , 月 , 日 , … ) , … ]
Y = [ ( マ ー ケ ッ ト 1 の 売 上 , マ ー ケ ッ ト 2 の 売 上 , … ) , … ]
LIFULL データ

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い わ ゆ る 時 系 列 予 測 の タ ス ク を 解 く こ と に な る の だ が 、 今 回 は ガ ウ ス 過 程 を 使 っ た 回 帰 手 法 を 選 択 し た 。
モデル
 ド メ イ ン 知 識 を 入 れ 込 み や す い ☆
 予 測 が 分 布 で 得 ら れ る の で 不 確 実 性 が わ か る
 過 学 習 し な い
選 定 理 由
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デ ー タ を よ り 説 明 す る 関 数 を 決 定 す る 。
𝑦 = 𝑓 ( 𝑥 )
回帰
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ガ ウ ス 分 布 か ら の サ ン プ リ ン グ
𝑥 ~ 𝒩 ( 𝜇 , 𝜎 2
)
ガウス分布
LIFULL モデル
𝜇

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相 関 の あ る ガ ウ ス 分 布 か ら の サ ン プ リ ン グ
画 像 の 例 で は
Y が - 4 の 時 に 、 X が - 2 ~ 0 の 範 囲 で 出 や す い の よ
う に 偏 り が あ る 。
つ ま り 、 分 布 の 設 定 次 第 で は 、 X と Y が 同 じ よ
う な 値 が 出 や す い よ う に と い う こ と も 可 能 。
ガウス分布
LIFULL モデル
𝒩 μ =
0
0
, Σ =
1 3/5
3/5 2

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誤 解 を 恐 れ ず に い う と 、 無 限 次 元 の ガ ウ ス 分
布 の サ ン プ ル を 関 数 と み な し た も の 。
y ~ 𝒩 ( 𝟎 , K )
𝐾 =
𝑘 1 , 1 ⋯ 𝑘 1 , 𝑁
⋮ ⋱ ⋮
𝑘 𝑁 , 1 ⋯ 𝑘 𝑁 , 𝑁
𝑘 𝑖 , 𝑗 = 𝑘 ( x 𝑖 , x 𝑗 )
ガウス過程
LIFULL モデル
𝑥1 𝑥2 𝑥3

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先 に 述 べ た 、 広 宣 費 の 効 率 減 退 を モ デ ル 化 す
る 。 0 を 通 り 漸 近 線 が あ る 単 純 な 関 数 を 選 択 。
現 実 は 必 ず し も こ の よ う な 綺 麗 な 形 に な る こ
と は な い が 、 次 の 最 適 化 の こ と も 考 え て こ の
関 数 を 選 択 し た 理 由 も あ る 。
予算-リターン
モデル
LIFULL モデル
予算
リターン
𝑎
y =
𝑎𝑥
𝑥 + 𝑏

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コ ス ト ： R B F カ ー ネ ル に 入 れ る 前 に 、 予 算 - リ タ ー ン モ デ ル の 変 換 を か け た も の + 線 形 カ ー ネ ル
こ れ に よ り 、 低 額 と 低 額 の 類 似 度 が 小 さ く 、 高 額 と 高 額 の 類 似 度 が 大 き く な る 。
年 月 な ど 周 期 的 な も の ： 周 期 カ ー ネ ル
経 過 日 な ど 単 調 に 増 え て い く も の ： R B F カ ー ネ ル
入 力 の 特 徴 量 ご と に
ガ ウ ス 過 程 で 重 要 に な る の が カ ー ネ ル 。
直 感 的 に は デ ー タ 同 士 の 類 似 度 の よ う な も の を 記 述 す る 。
近 い と 思 う 組 み 合 わ せ で は は 大 き く 、
遠 い と 思 う 組 み 合 わ せ で は 小 さ く な る よ う に 設 計 す る 。
カーネル設計
LIFULL モデル

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カ ー ネ ル の パ ラ メ ー タ を 学 習 用 の 過 去 デ ー タ
か ら 決 定 す る 。
学習結果
青 点 線 よ り 左 が 学 習 デ ー タ 、 右 が 未 知 の 範 囲 で の 予 測 。
灰 色 の 範 囲 は 不 確 実 性 を プ ロ ッ ト し て い る 。
右 に 行 く ほ ど 灰 色 の 範 囲 が 広 が っ て い る こ と が わ か る 。
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モ デ ル の 設 計 が イ マ イ チ な た め ほ ぼ 平 行 移 動
し た だ け に な っ て い る が 、 狙 い 通 り 放 物 線 っ
ぽ い 感 じ に 予 測 で き て い る 。
日毎の
予算-リターン
先 の 学 習 済 み モ デ ル か ら 日 毎 に 横 軸 が コ ス ト 、 縦 軸 が 売 り 上 げ で プ ロ ッ ト
し た も の 。
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こ の ま ま で は 次 の ス テ ッ プ で 扱 い づ ら い た め
思 い 切 っ て 先 の 予 算 - リ タ ー ン モ デ ル に 近 似 す
る 。
近似
ガ ウ ス 過 程 回 帰 の モ デ ル の 予 測 の 赤 線 を 簡 易 な 予 算 - リ タ ー ン モ デ ル で 近
似 す る 。
青 線 は 緑 の 漸 近 線 。
黒 点 線 は y = x 。
LIFULL モデル
y =
𝑎𝑥
𝑥 + 𝑏

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予 算 を 投 資 す る 対 象 ( 日 付 ) を 最 適 化 す る 。
例 え ば 、 1 0 月 に 使 え る 予 算 が 決 ま っ て い る も と で 、 何 日 に い く ら 投 資 す れ ば い い か を 決 め た い 。
※ 前 日 の 投 資 に よ る 次 の 日 の 影 響 な ど は 考 慮 し な い
※ 投 資 対 象 は 日 付 以 外 の マ ー ケ ッ ト な ど 別 の セ グ メ ン ト に 適 用 す る こ と も で き る 。
ポートフォリオ最適化
日 毎 の 予 算 に 対 す る リ タ ー ン の 関 数 。
日 毎 に 関 数 が 少 し ず つ 違 う 。
わ か っ て い る こ と
LIFULL ポートフォリオ最適化

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同 じ 日 に 投 資 す れ ば す る ほ ど 効 率 が 悪 く な る
と い う 特 性 上 、 最 も 効 率 が い い 日 に 全 額 投 資
す れ ば よ い と い う も の で は な い 。
例 と し て 、 三 日 分 の 日 毎 の モ デ ル を 最 適 に 投
資 し た 時 の 合 成 し た 関 数 を 考 え る 。
1 0 0 円 投 資 す る と き に 、 最 も 効 率 の 良 い 緑 の
モ デ ル を 使 い 続 け た 場 合 だ と リ タ ー ン は 1 0 0
円 だ が 、 三 つ の モ デ ル を う ま く 組 み 合 わ せ る
と 同 じ 1 0 0 円 投 資 で 1 3 7 円 の リ タ ー ン を 得 ら
れ る 。
合成
モ デ ル を 簡 単 な 関 数 に し た こ と に よ り こ の 合 成 し た 関 数 が 陽 に 計 算 で き る 。
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2 最 適 分 配
上 記 の 時 の 投 資 対 象 ご と の 予 算 分 配
そ の 時 の 状 況 に よ り 、 予 算 が 変 わ る 。
戦略に合わせて予算を決定する
1 予 算 - リ タ ー ン
ポ ー ト フ ォ リ オ に 対 し て 最 適 に 投 資 し た 時 の 予
算 ( コ ス ト ) に 対 す る リ タ ー ン ( 売 上 )
LIFULL ポートフォリオ最適化

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5 売 上 目 標 達 成
目 標 売 上 が 決 ま っ て い る も と で 必 要 な 予 算 を 計
算 す る 。
4 利 益 最 大 / R O A S 最 適
文 字 通 り 、 リ タ ー ン や R O A S ( リ タ ー ン ÷ 予 算 ) が
最 大 に な る 予 算 を 計 算 す る 。
3 損 益 分 岐 点
予 算 と リ タ ー ン が 逆 転 す る 予 算 を 求 め る 。
つ ま り 、 こ れ 以 上 投 資 す る と 赤 字 に な る 。
LIFULL ポートフォリオ最適化
リターン：
ROAS r：

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ガ ウ ス 過 程 回 帰 の 予 測 か ら 別 の 簡 易 な モ デ ル に 近 似 し 、 予 算 最 適 化 を 陽 に 解 け る よ う に 設 計 す る 流 れ を 紹 介
し ま し た 。
まとめ
1 . 今 月 ま で の デ ー タ を 学 習 で き る よ う に 加 工
2 . ガ ウ ス 過 程 回 帰 モ デ ル を 学 習
3 . 日 毎 の 予 測 を 予 算 - リ タ ー ン モ デ ル に 近 似
4 . 目 標 に 合 わ せ て 、 月 の 日 数 分 の ポ ー ト フ ォ リ オ を 最 適 化 し 予 算 を 決 定 す る
来 月 の 予 算 を 見 積 も る ま で の 手 順
LIFULL まとめ