オープンエンドな探索を意思決定支援へ：推薦の質と多様性を高める「QD-Rec」を提案

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Sakana AIは、オープンエンドな探索の考え方を意思決定支援に応用した推薦手法「QD-Rec」を開発しました。QD-Recは、企業や顧客、論文などの「候補」と、それを選ぶ理由を述べた「仮説」の組を推薦の単位とし、過去の優れた仮説をもとに生成AIが新しい仮説を書くサイクルを繰り返します。これにより、質が高く切り口の異なる推薦を蓄積していきます。M&A、顧客ターゲティング、論文推薦の3つの課題で実験したところ、QD-Recは多くの設定で、毎回ゼロから仮説を書くベースラインなどより平均評価が高く、規模も大きい推薦の集合を構築しました。