AIのおすすめ機能の仕様解明

北海道大学の研究グループは、通販や動画配信のAI推薦システムが直前の閲覧・購入履歴に過度に依存する要因を解明した。AIの学習を安定させる「残差接続」という標準的な仕組みが、最後に閲覧した商品情報と組み合わさることで、直前の影響を強めていたことが判明した。残差接続を弱めると依存度は下がったが推薦精度も低下した。今回の解明は、過去の履歴全体の関心を適切に反映する新たな推薦技術の開発につながる。