生成AIによるレコメンド用合成データの生成とデータ拡張

生成AIによるレコメンド用合成データの生成とデータ拡張とは

生成AIによるレコメンド用合成データの生成とデータ拡張とは、データセットの不足や偏り、あるいはプライバシー上の懸念がある場合に、生成AIモデルを用いて現実のデータと統計的に類似した仮想データを創出し、既存のデータセットを拡充する技術です。このアプローチは、レコメンドシステムの精度向上を目指す「レコメンドのデータクレンジング」の文脈において、特にデータの量や質が課題となる場面で補完的な役割を果たします。具体的には、敵対的生成ネットワーク（GAN）や変分オートエンコーダ（VAE）、拡散モデル（Diffusion Model）などの生成AIが、既存のユーザー行動やアイテム属性のパターンを学習し、新たなユーザー行動データやアイテムデータを生成します。これにより、レコメンドモデルの学習データ量を増やし、より多様なシナリオに対応できる頑健なモデルを構築することが可能となり、特に新規ユーザーのレコメンド（コールドスタート問題）や、特定の属性に偏ったデータセットに起因するバイアスを軽減する効果が期待されます。また、実データを使用せずに学習データを用意できるため、個人情報保護の観点からも有効な手段として注目されています。

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