SK Telecomは4月28日、顧客の「真の嗜好」を推定する推薦AIの研究成果を、AI分野の国際学会「ICLR 2026」で発表したと明らかにした。
ICLRは、NeurIPS、ICMLと並ぶ主要なAI学会の一つだ。採択された研究は、産業応用や後続の研究開発に影響を与えるケースが多いという。
今回の研究の中核となるのは、SK Telecomが独自に開発した「衝突嗜好最適化（C-APO）」だ。顧客の行動データから相反する嗜好を切り分け、本来求めている商品やコンテンツをより正確に推薦することを目指す。
同社は、利用者が長期間にわたって繰り返し示す利用パターンを「一貫した嗜好」、一時的なクリックや単発利用を「表面的嗜好」と定義。両者が一致する場合は学習の重みを高め、衝突する場合はノイズとして重みを下げる仕組みを採用した。
例えば、普段はロマンス系コンテンツを視聴する利用者が、一度だけアクション映画を見た場合でも、その単発行動に引きずられて推薦結果が偏るのを抑えられるという。あわせて、推薦理由の説明可能性を高めることで、AI推薦サービスの信頼性向上にもつなげる考えだ。
SK Telecomは今後、この技術をエージェントベースの推薦システムに適用する計画だ。同システムは、（1）利用文脈の解釈（2）推薦候補の生成（3）結果の検証・調整――の3層で構成され、各段階が連携して推薦の精度を高める。
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Jin-ho Lee
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