株式会社NTTドコモは、過去データが不足する状況でも高精度な予測を可能にするAI技術Dual-view Adaptive Retrieval augmented Tweedie modelを確立しました。新規サービス開始直後などに生じるコールドスタート問題の解決を狙い、学習ルールにTweedie分布を導入し、ゼロが多いデータや変動が大きいデータにも対応します。加えて、同地域の別店舗や類似ジャンルの商品などの近傍事例を活用し、場所や時間、属性といった共通特徴を自動で学習して予測精度を高めます。本技術に関する論文は推薦システム分野の国際会議ACM RecSys 2026に採録され、新規性と性能が評価されました。サービス提供者は自社データの蓄積を待たずに、開始初日からレコメンドや需要予測を提供できるようになります。利用者は導入初期から関心に合ったコンテンツや情報を受け取りやすくなります。
活用例として、屋外デジタル広告DOOHにおける新設サイネージのインプレッション予測が挙げられます。人流の変動が大きい主要駅などでも、過去データが少ない段階から初日より高精度にインプレッションを見積もることで、広告枠の価格設定を早期に行い販売開始までの期間を短縮できます。株式会社NTTドコモは2026年度中に国内外のDOOH事業で実証実験を実施し、有効性を検証したうえでグローバルでの活用を目指します。DART手法は、従来のガウス分布前提では学習が難しかった偏りの大きい実世界データに適応し、極端にデータが少ない場面でも実務で使える予測を実現します。新規事業の立ち上げ初期における不確実性の低減に資する点が強調されています。なお、この発表は2026年9月28日15時に公開され、1717件のいいねが付与されています。
詳しくは「株式会社NTTドコモ」の公式ページまで。レポート／DXマガジン編集部
