人工知能でApp Storeのランキングを予測--クエリーアイら、誤差7％を達成

　クエリーアイと名古屋大学大学院情報科学研究科 安田孝美教授、遠藤守准教授の研究グループは3月7日、App Storeで販売されているアプリの1時間後のランキングを予測する人工知能に関する共同研究で絶対平均誤差率（MAPE）7.07％を達成したと発表した。

　クエリーアイらは、ディープラーニングによるアプリストア市場予測で70％の正答率を達成したことを2014年12月8日に情報処理学会で発表している。

　今回の共同研究グループは、App Storeのランキングに掲載された1年間の全アプリの各種データから抽出された時系列ランキングとTwitterやブログなどをもとに、App StoreへのURLの時系列増減をリカレントニューラルネットワーク（RNN）に機械学習（BPTT-LSTM方式）させ、1時間後のアプリのランキングを予測させるシステムを構築。IBM SoftLayer ベア・メタルGPUサーバ（NVIDIA Tesla K80）上で稼働した。

　AppStoreランキングをはじめとする各種市場データはクエリーアイのマーケティング・クローラーシスムテムが1日あたり、Twitter Stream 1300万ツイート、ウェブページ6100万ページを収集し、内容を解析、蓄積したデータを活用している。

　アプリのランキング時系列変動と、その変動の要因と考えられるインターネット上のクチコミであるTwitterやブログでのアプリ情報の時系列拡散状態を、ディープラーニングの時系列機械学習の最先端領域であるリカレントニューラルネットワークに適応。時系列市場予測システムとして、実現可能性を探るための研究開発を実施し、高精度に予測可能であることを示せたという。

　今後、クエリーアイでは研究成果を含めた人工知能サービスなどをビジネス展開すべく事業開発に取り組んでいくという。なお、共同研究成果は3月10日、産業技術総合研究所で開催されるモバイル学会「モバイル’16」で発表される予定だ。