ABEMAにおけるコンテンツ紹介の機械学習を用いた異質処置効果推定

抄録

動画配信サービスのABEMAでは、ユーザーに対してさまざまなコンテンツの推薦を行っている。本稿では、従来推薦される頻度の高かったオンデマンドの配信形式であるビデオコンテンツの代わりに、テレビのような配信形態を持つリニアコンテンツの表示を増加させる実験を行い、その効果を検証した。また、この際に平均的な処置効果だけではなく、異質処置効果の推定を行った。それらの結果として、ユーザーに表示・推薦される種類のコンテンツの視聴が増加すること、そして実験前のユーザーの視聴傾向によってその処置効果が異なることを発見した。