また、6/22（月）19:00から経済学専攻の学生(学士～博士、卒業年度問わず)を対象としたオンラインによる質問会＆懇親会を開催いたします！

当社発表メンバーと、日経学会における企画セッションの発表内容を元に気軽ににディスカッションいただけます。Zoomブレイクアウトを使用しますので少人数でトピックについて会話することが出来ます！
また、人事も参加しますので、サイバーエージェントに関する全般やインターンシップについてなど何でもご質問いただけます。途中入退室も可能ですので、ぜひお気軽にご参加ください！

有意義なディスカッションが行えるよう、オンライン質問＆懇親会当日までに発表動画・登壇資料をご覧頂いた上でご参加いただけますと幸いです。
参加ご希望の場合は、6/19（金）18:00までに下記応募フォームよりお申し込みください。

︎日時
　・6月22日（月）19:00-21:00
︎対象者
　・経済学専攻でテック企業に興味のある学生(学士～博士、卒業年度問わず)
︎参加費
　・無料
︎トピックス
　・発表内容に関する質問
　・CyberAgent/AI Labについて　
　・経済学 x テック企業について
　・インターン/採用について
　・その他（自由テーマ）

発表動画視聴・懇親会の申し込みフォームはこちら
※申し込み期限：6/19（金）18:00まで
※懇親会に参加せず、発表動画の視聴のみの申し込みも可能です

Dynalyst 藤田 光明

︎藤田インタビュー
「データサイエンスを通して事業をスケールさせたい」〜経済学を活かしたビジネス価値創出への挑戦〜

「因果推論の知見がテック企業の課題をどう解決するか？」

AI Lab 阿部 拳之
「多人数不完全情報ゲームにおけるAI開発」

AI Lab 加藤 真大
「効率的なA/Bテストのための実験計画」

経済学者に知ってほしい機械学習-反事実モデルによる予測

今回の日経学会がオンラインでの開催となったため、通常に比べると参加者の方々とお話する機会が比較的少なくなることが予想されます。
そのため、皆さまとカジュアルに会話できる場があればと思い、
弊社のセッション後に発表メンバーと話せる場として、日経学会の参加者対象に、
弊社独自でZoomを用いたコミュニケーションタイムをご用意いたします。
セッション中は時間が限られておりますので、ぜひこの場で発表に関することに限らず、
テック企業×経済学の働き方やAI Labについてなど、何でもご質問いただけると嬉しいです。

途中入退室も可能ですので、ぜひお気軽にご参加ください！
参加ご希望の場合は、事前申請が必要となりますので下記よりお申し込みください。
コミュニケーションタイムは弊社のセッション後17:50〜18:45頃までを予定しています。
ご質問の数によって終了時間が早まる可能性もありますので、予めご了承ください。

事前参加申し込みフォームはこちら
※申し込み期限は、5/29（金）18:00まで（日経学会の参加者が対象となります）
※日本経済学会の公式イベントではありません

AI Lab 森脇 大輔（座長）
東京大学経済学部卒, 内閣府入府。経済対策の策定などに携わる。
2015年ニューヨーク州立大学アルバニー校経済学Ph.D.取得。
2017年サイバーエージェントに中途入社。位置情報広告プラットフォームAirTrackのデータサイエンティストを経てAILabリサーチサイエンティスト。AI Lab研究員として経済学や機械学習、マーケティングサイエンスなど幅広い分野における応用研究を行う。

Dynalyst 藤田 光明
2018年東京大学大学院経済学研究科修士課程を修了後、サイバーエージェントに入社。
AI事業本部Dynalystでデータサイエンティストとして、Real Time Biddngにおける広告クリエイティブ選択や入札ロジックの改善などに従事。
最近の関心はプロダクトグロースに貢献するようなA/Bテスト(RCT)の設計・評価・フローの改善をすること。
学生時代の専攻は実証産業組織論・計量経済学。

因果推論の知見がテック企業の課題をどう解決するか？
アドテクノロジーにおける課題を因果推論の知見がどう解決するかについて、「バンディットのオフライン評価」と「遅れコンバージョン問題」という2つの事例を紹介します。
バンディットとは複数のアームと呼ばれる候補の中から最も良いものを逐次的に探すアルゴリズムのことで、そのオフライン評価とは「仮に新しいアルゴリズムを導入していた場合どのような報酬を得ていたか」という反実仮想を考えるものです。また、遅れコンバージョン問題は、機械学習における正解データの観測が遅延する問題と解釈することができます。

AI Lab 阿部 拳之
2017年に東京工業大学大学院総合理工学研究科を修了後、株式会社ハル研究所でゲーム開発に携わる。
2018年にサイバーエージェントに入社し、AI Labでは強化学習や不完全情報ゲームに関する研究に従事。

多人数不完全情報ゲームにおけるAI開発
世の中の多くの問題は多人数不完全情報ゲームとして捉えることができます。不完全情報ゲームは完全情報ゲームにはない困難さを持っており、目に見えない情報を考慮した上で意思決定を行うような戦略を作り上げる必要があります。そのような困難さに対処するために、多人数不完全情報ゲームにおけるAI開発では、ゲーム理論や強化学習を用いたアプローチがしばしば用いられます。
本発表では、麻雀や花札・ポーカーを事例として、多人数不完全情報ゲームにおけるAI作成へのアプローチをいくつか紹介します。

AI Lab 加藤 真大

2020年に東京大学情報理工学系研究科を修了。専攻は機械学習、および経済学。
2020年株式会社サイバーエージェントに入社。

効率的なA/Bテストのための実験計画
昨年度のノーベル経済学賞がランダム化比較実験を用いたアプローチに関する功績に与えられ、近年では企業においてA/Bテストが普及しているように、データと実験に基づく処置や政策の評価が一般化してきています。本発表では、A/Bテストなどにも応用可能な、機械学習や経済学における逐次的にデータが手に入る状況での実験計画の最新の研究動向を紹介します。

ゲストスピーカー　谷口 和輝さん

スタートアップの立ち上げ、フリーランスとして機械学習の研究開発をメインに活動中。
2014年株式会社サイバーエージェントに新卒入社し、
アドテク本部の研究開発チームを立ち上げ、主にDSPの広告配信アルゴリズムの研究開発を担当。
その後、AI Labの機械学習チームで主にCounterfactual MLや推薦の研究に従事。

経済学者に知ってほしい機械学習-反事実モデルによる予測
近年、機械学習のトップカンファレンスでも経済学の知見を活用した論文が増えています。本セッションでは、機械学習の基礎的な部分を説明し、特に因果推論で用いられる反事実モデルに関する機械学習の技術について紹介します。

Dynalyst 藤田 光明
2018年東京大学大学院経済学研究科修士課程を修了後、サイバーエージェントに入社。
AI事業本部Dynalystでデータアナリスト/MLエンジニアとして、広告クリエイティブ選択やレコメンデーションロジックの改善などに従事。
学生時代の専攻は実証産業組織論・計量経済学。

バンディットアルゴリズム、オフライン評価
バンディットアルゴリズムとは複数のアームと呼ばれる候補の中から最も良いものを逐次的に探すアルゴリズムのことで、多くのテック企業で活用されています。本発表では、既存のバンディットアルゴリズムが運用された結果のデータを用いて、「仮に新しいアルゴリズムを導入していた場合どのような報酬を得ていたか」という反実仮想を考えるオフライン評価について発表します。

ゲストスピーカー　齋藤 優太さん（東京工業大学）
東京工業大学工学部在学中。
2019年6月からサイバーエージェント AI Lab ADEconチームでCounterfactual Machine Learningに関する研究に従事。

機械学習で因果効果を”予測”する
誰に広告を配信すべきかという意思決定においては、広告を打とうが打つまいが商品を買ってくれる人よりも、 広告を打ったからこそ商品を買ってくれる人を狙い撃ちすることが重要です。 そうすることにより広告の費用対効果を最大化することができます。
このような因果効果を考慮した配信戦略の最適化は、広告配信が有する因果効果を個別のユーザーごとに正確に予測することにより達成できます。
本発表では、機械学習を用いて個別的な因果効果を予測する最新の研究をいくつか紹介します。

AILab 阿部 拳之
2017年に東京工業大学大学院総合理工学研究科を修了後、株式会社ハル研究所でゲーム開発に携わる。
2018年にサイバーエージェントに入社し、AI Labでは強化学習や不完全情報ゲームに関する研究に従事。

麻雀AI
世の中の多くの問題は多人数不完全情報ゲームとして捉えることができます。
不完全情報ゲームは完全情報ゲームにはない困難さを持っており、目に見えない情報を考慮した上で意思決定を行うような戦略を作り上げる必要があります。
本発表では，麻雀や花札・ポーカーを事例として，多人数不完全情報ゲームにおけるAI作成へのアプローチをいくつか紹介します。

AI Lab 安井 翔太
2013年Norwegian School of Economics MSc in Economics 修了後、
サイバーエージェント入社。
入社後は広告代理店にて広告効果検証等を行い、2015年にアドテクスタジオへ異動。
以降はDMP・DSP・SSPと各種のアドテク商品においてデータを元にした意思決定のコンサルティング等を担当。現在はAI LabのAD Econチームのリーダーを担当。