T. Oka

計量経済学
Econometrics, Causal inference, Machine learning

[エコノメディア @economedia_jp]

🎬 動画アプリの「おすすめ枠」は、本当に視聴を増やすのか？

ABEMAの約430万人を対象にした大規模RCTから、トップ画面での作品プロモーションの効果を検証した論文の解説を追加しました🆕

#JER #勝手にハイライト

https://t.co/G4GUpuLAyb

[森脇大輔 @dmoriwaki]

企業との共同研究で考えて欲しいこと｜森脇大輔 @dmoriwaki https://t.co/7mgn0imOHQ

[サイバーエージェント 広報＆IR @CyberAgent_PR]

機械学習分野の国際トップカンファレンス「NeurIPS 2025」にて、AI Labの論文が７本採択されました。
本研究の成果は、今後サービス応用や新しいマーケティング手法の発展につながることが期待されています。
https://t.co/Tl1n2Ilue7

[CyberAgent AI事業本部広報 @cyberagent_ai]

AI Lab研究員の森脇大輔・竹浪良寛・冨田燿志・松木一永・山田直行が執筆した「[AIと経済学]でもっとよくなる保育政策」が9月17日に発売！
AIと経済学の力を組み合わせ、複雑な保育課題を解決するための実践的なアプローチを紹介しておりますのでぜひご覧ください。
https://t.co/Pj6ko6zuOp

[サイバーエージェント 広報＆IR @CyberAgent_PR]

慶應義塾大学の岡達志教授および当社AI Labの安井翔太、AI事業本部の早川裕太らによる論文が、計量経済学の国際ジャーナル「Econometric Reviews」に採択されました。
論文ではビジネス施策の効果をより詳細に分析する「分布的アプローチ」を提案しています。
https://t.co/3CuBB2VCx1

[サイバーエージェント 広報＆IR @CyberAgent_PR]

AI×経済学で値引き原資の最適化を支援する「価格エージェント」を提供開始。
売上を維持したままクーポン原資を最大70%削減した実績も。企業のコスト最適化と、ユーザー体験への再投資による新たな価値創出を推進してまいります。
https://t.co/BHoKuUBqYn

[T. Oka @EconoMetriQ]

論文はarxivから読めます。
https://t.co/lGjDpcUJnH

[T. Oka @EconoMetriQ]

In-Context Learning の新手法を提案した論文がACLで採択されました。CA AI Labの本田さん(@ukyo_ho)との共著になります。

[サイバーエージェント 広報＆IR @CyberAgent_PR]

AI Labリサーチインターンシップ参加者の市原有生希氏および堤歩斗氏ならびに、AI Lab研究員の陣内佑、本多右京、村上聡一朗らによる計5本の論文が自然言語処理分野のトップカンファレンス「ACL 2025」にて採択されました。
https://t.co/Tt1nZ3WvFg

[サイバーエージェント 広報＆IR @CyberAgent_PR]

AI Lab研究員の柳澤弘揮、蟻生開人、Undral Byambadalaiらによる論文3本が、機械学習分野のトップカンファレンス「ICML 2025」にて採択されました。
これらの研究では、実際のサービスにおける意思決定戦略をより効率よく評価・学習するための技術を確立しています。
https://t.co/IqCwZgZtLu

[Econometric Reviews @MetricReviews]

Ruofan Xu, Jiti Gao, Tatsushi Oka, and Yoon-Jae Whang introduce a novel quantile random-coefficient regression model with interactive fixed effects. They apply this framework to examine the impact of minimum wage policy in the United States. https://t.co/dgW8drzHOO

[Nospare @Nospare_Inc]

【新着セミナー案内】
11月14日 18時より、慶應義塾大学 岡達志先生による「効果検証の基礎から学ぶDID法の実践」セミナーを開催いたします。
DID法は、政策や施策を実施する前後の変化を比較することで、その効果を測定する手法です。
理想的な実験（ランダム化実験）ができない実社会でも、既存のデータから効果を正確に推定できる強みがあり、政策評価やマーケティング分析など幅広い分野で活用されています。

《セミナーで扱う内容》
・効果検証の基本
・Difference-in-Differences法のアイデア
・Rでの推定方法
・実データでの応用
・応用での注意点

《セミナーの流れ》
1. 効果検証での考え方（因果推論の基礎）
2. Difference-in-Differences (DID) 法の基礎
3. RでのDID法の実践
4. 分析結果の解釈
5. DID法の応用上の注意点

《このような方におすすめ》
・効果検証を基礎から体系的に学び、確実に習得したい方
・Difference-in-Differences法に興味がある方
・Rと実データを用いた応用事例を学び、即戦力としたい方

《申込・詳細はこちら》
https://t.co/233Lf6JE5n

[T. Oka @EconoMetriQ]

NLPの共同研究 (with Honda, Peinan & Mita) がTACLに出ました。自然言語処理でショートカットと呼ばれる、擬似相関に対処する推定手法を提案しています。
https://t.co/gdoOmEMUUF

[T. Oka @EconoMetriQ]

Anthropic CEOによる、AIが医療、経済、政治などを劇的に変革する未来像
https://t.co/PlRzLmIJPg

[T. Oka @EconoMetriQ]

今週の授業冒頭では、ノーベル物理学賞と化学賞が機械学習・深層学習に関連した研究をもとに贈られたことを紹介した。データ分析の重要性について、伝わっているといいな。

[The Nobel Prize @NobelPrize]

BREAKING NEWS
The Royal Swedish Academy of Sciences has decided to award the 2024 #NobelPrize in Physics to John J. Hopfield and Geoffrey E. Hinton “for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks.”

[T. Oka @EconoMetriQ]

@Econometalica 昨日は楽しかったです。また、お願いします。

[Econometallica @Econometalica]

【緩募】
日経学会で「一般企業でのエコノミストのキャリア」みたいなセッションを提案したいんですけど、僕（Amazon Japan)と一緒に登壇してくれる私企業で働いてるエコノミストの人。
Micro data使ってるapplied micro/econometricsの人限定で。（マクロっぽいエコノミストはなし）

[サイバーエージェント 広報＆IR @CyberAgent_PR]

AI Labの本多右京・張培楠・三田雅人ならびに慶應義塾大学の岡達志教授らによる主著論文が計算言語学・自然言語処理分野に関する主要ジャーナル「TACL」に採択されました。当社として「TACL」での論文採択は初となります。
https://t.co/5NjJXBcYcm

[T. Oka @EconoMetriQ]

ICMLに参加しています。

[Ukyo Honda @ukyo_ho]

TACLに採択された論文を公開しました！
モデルがデータ中の簡易な特徴量に依存して予測を行うshortcutの問題に対して，mixture-of-expertsの予測を推論時に悲観的に統合することで対処する手法を提案しました．
https://t.co/5bu0xplKRj

[T. Oka @EconoMetriQ]

このアカウントは、データ分析や計量経済学について投稿します。