AI/Data Technology Map

AI経済学＋AI Lab｜ChilmAI

マッチング数でSoTAを達成する確率： 100%
分析結果を提供した自治体： 10
制度改正に至った自治体数：２

少子化が急速に進む日本において保育所が利用できない待機児童問題の解消は喫緊の課題です。最適な保育所配分のためには、（1）合理的な選好を引き出す適切な情報介入と、（2）保護者・児童の希望を最も叶えやすくするアルゴリズムが必要です。AILab経済学社会実装チームは、東京大学マーケットデザインセンターとともに東京都多摩市・渋谷区、福島県郡山市、佐賀県佐賀市などさまざまな自治体での実証実験を進めています。

Member

Research Scientist : アルゴリズム開発・実装、A/Bテスト、データ分析、シミュレーション、論文執筆
Research Engineer : アルゴリズム実装、データパイプライン設計
Software Engineer : フロントエンド実装
Business : 自治体との交渉・調整、事業化

使用している主な技術

Python, C, JavaScript, OR-Tools, SCIP, CP-SAT, React, Django, 線形計画法、混合整数計画法、マッチングアルゴリズム、行動経済学、情報介入、ナッジ、フィールド実験

待機児童を最小化する保育所市場のマーケットデザイン

解決したい課題/ ユースケース

保育所の利用人数には上限があるため、自治体では児童の保育の必要性などをもとにどの児童を優先するかを決め、できるだけ不満がないような保育所の配分を実施します。この過程ではもともと保育所に入っていた児童の転園や、兄や姉と同じ保育所に入りたいという要望など複雑な希望を処理する必要があり、自治体によっては１週間も利用調整にかかりきりというところもあります。
AILabは東京大学マーケットデザインセンター（UTMD）との共同研究により、自治体の利用調整ルールの改善や最適な保育所割り当てを実現する利用調整AI、ChilmAIの開発を進めています。ChilmAIは転園や兄弟の存在などさまざまな制約のもとで待機児童を最小化し、希望を最もよく叶えるアルゴリズムを提供します。このアルゴリズムは国際学会であるAAAIで採択されるなど、世界一の性能を持っています。
また、UTMDとの共同研究の結果、多摩市や郡山市において制度改正が実現するなど、マッチングアルゴリズム以外の保育政策の改善に成果をあげています。

行動科学による保護者の意思決定の支援

解決したい課題/ ユースケース

保育所の利用申請にあたっては、各保育所の情報を収集し、保育所の近さや保育内容、環境といったさまざまな要因を分析し、比較検討した結果、適切な順位づけをする必要があります。また、保育所の利用調整ルールも一般の方には難解でどのような希望を出すかについて混乱が見られます。こうしたことから、経済学社会実装チームでは、マップ上にわかりやすく保育所を示すユーザーインターフェースを開発し、実際に保育所利用経験者に使ってもらう実証実験や、生成AIチャットボットによって保育所ルール等についての保護者の疑問に答える実験などさまざまな取り組みを通して適切な情報提供のあり方について研究を進めています。