bandits

人工知能分野における「bandits（バンディット）」とは、多腕バンディット問題（multi-armed bandit）を指し、不確実性下での逐次的意思決定のための数学的枠組みです。各選択肢（「アーム」）の報酬分布が未知である中、各ステップでどのアームを選ぶかによって累積報酬を最大化することが目的です。主な課題は、探索（新たなアームを試して情報を得ること）と活用（最も良さそうなアームを選ぶこと）のバランスをとることにあります。バンディットモデルは、状態や遷移を伴う従来の強化学習と異なり、現在の選択だけが重要となる状況に適しています。

ユースケースと利用例

バンディットモデルは、適応型コンテンツ最適化（動的A/Bテスト）、オンライン商品推薦、広告配置の最適化、金融ポートフォリオ管理、センサーネットワークの最適化などに利用されています。例えばEコマースでは、バンディットシステムがリアルタイムでユーザーごとにプロモーションを調整し、コンバージョン率を最大化できます。

主要なソフトウェアツール・ライブラリ・フレームワーク

バンディットアルゴリズムの実装に使われる主なライブラリには、Vowpal Wabbit、scikit-learn（基本モデル用）、MABWiser、BanditPylib、PyBanditsなどがあります。また、Microsoft Azure Personalizerはコンテキストバンディット向けのソリューションを提供しています。

最近の動向とトレンド

最新の研究では、追加情報を活用するコンテキストバンディット、敵対的バンディット、深層強化学習との統合が注目されています。リアルタイムパーソナライズや広告キャンペーン自動化など産業応用も広がっており、公平性や非定常環境下でのロバスト性への関心も高まっています。