株式会社MiDATAと東京大学マーケットデザインセンター(UTMD)マッチングアプリ「CoupLink」を用いた共同研究成果を発表

AI・データ分析コンサルティング事業を展開する株式会社MiDATAは、東京大学大学院経済学研究科附属 東京大学マーケットデザインセンター（UTMD）との共同研究成果として、ツーサイドプラットフォームの構造的課題である「一部への人気集中（混雑）」を緩和し、機会の公平性とマッチングの質を向上させる手法をUTMDが提案し、MiDATAがこの手法に基づいて新たな推薦アルゴリズムを実装しました。本アルゴリズムは、MiDATAの株主である株式会社リンクバルが運営するマッチングアプリ「CoupLink（カップリンク）」に試験導入され、実証実験においてその有効性が確認されました。なお、本研究成果をまとめた論文は、プレプリントサーバー「arXiv」およびUTMDのウェブサイト上で公開されています。MiDATAとUTMDは、2024年7月より、推薦対象の双方の選好や行動確率を考慮する推薦システム「two-sided recommendation」の共同研究に取り組んでまいりました。マッチングアプリのような、ユーザーたちが相互に相手を好むことではじめてマッチが成立する「ツーサイドプラットフォーム」では、従来の手法を用いると、一部の人気ユーザーに推薦される機会と、「いいね」の送信が殺到する「混雑」が発生する傾向があります。「混雑」は、人気ユーザーのパンクや一般層の埋没といった非効率と不平等を発生させます。この課題に対し、UTMDが持つ「マーケットデザイン（マッチング理論）」の最先端の知見と、MiDATAが持つ「高度なAI実装力」を掛け合わせ、新たなレコメンドアルゴリズム「ECDA（露出制約型受入保留方式）」を開発しました。本アルゴリズムでは、ノーベル経済学賞の対象にもなった「受入保留（Deferred Acceptance）アルゴリズム」をレコメンドシステムに応用しています。AIが予測する「いいねやマッチングの発生件数の期待値」をもとに、個々のユーザーが推薦される件数（露出）に適切な上限を設けることで、特定のユーザーが過剰に推薦されることをシステム的に緩和します。実証実験の結果、上位0.1%の層への一極集中が是正され、実質的な交流に繋がりやすいマッチング機会の向上や、公平な出会いの機会の提供、安心・安全な環境の強化が確認されました。今後は、本共同研究で得られた知見をデータ分析コンサルティングサービスへ反映し、「求職者と企業」「フリーランスと発注者」など、同様に「人気集中による機会損失」が課題となっている他産業のプラットフォーム事業者様に対しても、本技術の提供とDX支援を進めてまいります。