[1P5-GS-7] エージェント: 協力とゲーム理論

[1P5-GS-7-01] 協力ゲームに基づく教師なし／半教師ありデータ価値評価

〇櫻井 祐子¹、Guo Mingyu²、小山 聡³ (1. 産業技術総合研究所、2. アデレード大学、3. 北海道大学)

キーワード：データ分析、公平性、機械学習、協力ゲーム

データ分析の重要性に対する認識が高まるにつれて、データの価値を公平に評価し、データ提供者に正当に報いることが求められるようになった。協力ゲーム理論におけるシャプレイ値の考え方に基づき、機械学習モデルの精度向上への貢献に応じてデータ価値を評価する方法が提案されているが、それらはデータ収集者が十分なテストデータを持っていて、モデルの精度を正確に評価できるという仮定に基づいている。しかし実際には、データ収集者は事前には全く、もしくはわずかしかテストデータを持っていないことが多い。本稿では、このような場合におけるデータ価値評価の問題を、教師なし／半教師ありデータ価値評価として定式化し、その解決方法について論じる。