AI モデルは新型コロナウイルス感染症のパンデミック下で人々の不規則な行動を予測するのに苦戦している

世界中の小売企業やサービス企業は、AI アルゴリズムを利用して顧客の行動を予測し、在庫を調べ、マーケティングへの影響を推定し、不正行為の可能性のある事例を検出しています。これらの予測を行うために使用される機械学習モデルは、人々の通常の日常活動から得られるパターンに基づいてトレーニングされます。残念ながら、コロナウイルスのパンデミックにより、私たちの日常の活動は変化してしまいました。 MITテクノロジーレビュー その結果、現在の機械学習モデルが無効になっていると報告されています。 問題の深刻さは企業によって異なりますが、過去数週間にわたる人々の行動の突然の変化により、多くのモデルが悪影響を受けています。

コロナウイルスのパンデミックが発生すると、人々の購買習慣は劇的に変化しました。 パンデミックが始まる前は、最も一般的に購入されていたのは、携帯電話のケース、携帯電話の充電器、ヘッドフォン、台所用品などでした。 パンデミックの開始後、Amazon の検索語のトップ 10 は、Clorox ワイプ、Lysol スプレー、ペーパー タオル、手指消毒剤、フェイス マスク、トイレット ペーパーなどになりました。 19 月の最終週にわたって、Amazon の検索上位はすべて、新型コロナウイルス感染症から身を守るために必要な製品に関するものになりました。 Covid-19 関連製品の検索/購入と病気の蔓延の相関関係は非常に信頼できるため、地理的に異なる地域にわたるパンデミックの蔓延を追跡するために使用できます。 しかし、モデルの入力データがモデルのトレーニングに使用されたデータとあまりにも異なる場合、機械学習モデルは機能しません。

状況の不安定さにより、サプライチェーンと在庫の自動化が困難になっています。 ロンドンに本拠を置くコンサルタント会社ノズルのラエル・クライン最高経営責任者（CEO）は、企業はXNUMX週間前にはトイレットペーパーの需要を最適化しようとしているが、「今週は誰もがパズルやジムの器具を買いたがっている」と説明した。

他の企業も同様の問題を抱えています。 ある企業は、さまざまなニュース記事のセンチメントに基づいて投資推奨を提供していますが、現時点のニュース記事のセンチメントは通常よりも悲観的であることが多いため、投資アドバイスがネガティブな方向に大きく偏る可能性があります。 一方、ストリーミングビデオ会社は、推奨アルゴリズムを利用して視聴者にコンテンツを提案しましたが、多くの人が突然サービスに登録したため、推奨が基準から外れ始めました。 インドの小売店への調味料やソースの供給を担当するさらに別の企業は、大量注文が自社の予測モデルを破っていることを発見した。

企業によっては、パンデミックの行動パターンによって引き起こされる問題にさまざまな方法で対処しています。 単純に見積りを下方修正している企業もある。 人々は依然としてNetflixに加入し、Amazonで商品を購入し続けているが、贅沢品への支出を削減し、高額商品の購入を延期している。 ある意味、人々の支出行動は、通常の行動を縮小したものと考えることができます。

他の企業は、自社のモデルをさらに実際に操作し、エンジニアにモデルとそのトレーニング データに重要な調整を行わせる必要がありました。たとえば、Phrasee は、自然言語処理と生成モデルを利用して、さまざまなクライアント向けにコピーや広告を作成する AI 企業です。 Phrasee では、モデルがどのようなテキストを生成するかをエンジニアに常にチェックさせており、同社はコピー内の特定のフレーズを手動で除外し始めています。 Phrasee は、社会的距離を置く期間中に危険な活動を奨励する可能性のあるフレーズ、たとえば「パーティーウェア」などのフレーズの生成を禁止することを決定しました。また、「気を引き締める」、「しっかりする」、「買いだめする」など、不安を引き起こす可能性のある用語を制限することも決定した。

新型コロナウイルス感染症危機は、通常は信頼できる高度にトレーニングされたモデルであっても、異常事態が発生すると、通常はトレーニング データに含まれる最悪のシナリオよりも状況がさらに悪化する可能性があることを実証しました。 AIコンサルタント会社Pactera EdgeのCEO、ラジーブ・シャルマ氏はこう説明した。 MITテクノロジーレビュー 機械学習モデルは、通常の上下の変動に加えて、新型コロナウイルス感染症のパンデミックや大恐慌のような異常事態についてもトレーニングすることで、より信頼性を高めることができると考えられています。