Econ Fiesta 2に登壇させていただいた際のスライドです。 サイバーエージェント AI Lab Research Scientistの冨田が、社内の身近なところでマッチング・マーケットデザインの知見を活かして社内向けwebアプリを作ってみたというお話しです。 https://sansan.connpass.com/event/203771/

1. 身近なところからはじめるマー
ケットデザイン
EconFiesta2 2021.03.05
サイバーエージェント 冨田燿志

2. 自己紹介
冨田 燿志
サイバーエージェント AI Lab 経済学チーム
リサーチサイエンティスト
● 略歴
○ 2018年3月 東京大学経済学部経済学科卒業
○ 2019年3月 東京大学大学院経済学研究科修士課程修了
○ 2020年4月- サイバーエージェント入社
● 興味
○ ゲーム理論, メカニズムデザイン, マーケットデザイン

3. 今日の話
「身近なところからはじめるマーケットデザイン」
論文投稿前に社内でコメントをもらい合うために、
論文とレビュワーをマッチさせる仕組みを作った話。

4. マーケットデザイン
● ゲーム理論・ミクロ経済学の知見を活かして
現実のマーケット・制度の設計を行う。
○ オークション
○ マッチング
● 現実の応用例
○ 電波周波数帯オークション
○ 公立学校選択
○ 研修医マッチング
例のスケールが
大きすぎて……

5. ● 論文投稿前に相互にコメントしあったら採択率上がるのでは？
○ AI Labメンバーは（非経済学分野含め）20数名。
○ プロダクトのDSらが論文を執筆する場合も。
● 論文とレビュワーをマッチさせるメカニズムの必要性
○ 各々がコメントを頼む形だと規模的にマッチが難しい
○ プロダクトDSがLabのResearcherにコメントを求めるハードル
○ リモートワークによる距離感の遠さ
○ レビューできる分野の不一致
レビュー可能
レビュー不可能
モチベーション
❌
⭕

6. ● 論文投稿前に相互にコメントしあったら採択率上がるのでは？
○ AI Labメンバーは（非経済学分野含め）20数名。
○ プロダクトのDSらが論文を執筆する場合も。
● 論文とレビュワーをマッチさせるメカニズムの必要性
○ 各々がコメントを頼む形だと規模的にマッチが難しい
○ プロダクトDSがLabのResearcherにコメントを求めるハードル
○ リモートワークによる距離感の遠さ
○ レビューできる分野の不一致
レビュー可能
モチベーション
⭕
⭕
⭕

7. Top Trading Cycleアルゴリズム
TTCアルゴリズム
● 全員レビュワーが確定するか指差せる人がいなくな
るまで, 以下を繰り返す.
○ 残っている人のうちレビュワーとして最も希望
する人を指差す.
○ サイクルに含まれる人はレビュワーとして確
定する.
● 結果として得られる論文-レビュワーのマッチは望ま
しいもの（効率的・コア配分）
● 各人は偽の希望順位を申告して得することがない
ので正直に申告する（耐戦略性）
Aさん
Bさん
Cさん Dさん
Eさん
Fさん
第1希望: B
第2希望: C
第3希望: F
1: C
2: A
3: E
1: A
2: B
1: A
2: E
3: B
1: D
2: F
1: A
2: E
3: D

8. Top Trading Cycleアルゴリズム
TTCアルゴリズム
● 全員レビュワーが確定するか指差せる人がいなくな
るまで, 以下を繰り返す.
○ 残っている人のうちレビュワーとして最も希望
する人を指差す.
○ サイクルに含まれる人はレビュワーとして確
定する.
● 結果として得られる論文-レビュワーのマッチは望ま
しいもの（効率的・コア配分）
● 各人は偽の希望順位を申告して得することがない
ので正直に申告する（耐戦略性）
Aさん
Bさん
Cさん Dさん
Eさん
Fさん
第1希望: B
第2希望: C
第3希望: F
1: C
2: A
3: E
1: A
2: B
1: A
2: E
3: B
1: D
2: F
1: A
2: E
3: D

9. Top Trading Cycleアルゴリズム
TTCアルゴリズム
● 全員レビュワーが確定するか指差せる人がいなくな
るまで, 以下を繰り返す.
○ 残っている人のうちレビュワーとして最も希望
する人を指差す.
○ サイクルに含まれる人はレビュワーとして確
定する.
● 結果として得られる論文-レビュワーのマッチは望ま
しいもの（効率的・コア配分）
● 各人は偽の希望順位を申告して得することがない
ので正直に申告する（耐戦略性）
Aさん
Bさん
Cさん Dさん
Eさん
Fさん
第1希望: B
第2希望: C
第3希望: F
1: C
2: A
3: E
1: A
2: B
1: A
2: E
3: B
1: D
2: F
1: A
2: E
3: D

10. Top Trading Cycleアルゴリズム
TTCアルゴリズム
● 全員レビュワーが確定するか指差せる人がいなくな
るまで, 以下を繰り返す.
○ 残っている人のうちレビュワーとして最も希望
する人を指差す.
○ サイクルに含まれる人はレビュワーとして確
定する.
● 結果として得られる論文-レビュワーのマッチは望ま
しいもの（効率的・コア配分）
● 各人は偽の希望順位を申告して得することがない
ので正直に申告する（耐戦略性）
Aさん
Bさん
Cさん Dさん
Eさん
Fさん
第1希望: B
第2希望: C
第3希望: F
1: C
2: A
3: E
1: A
2: B
1: A
2: E
3: B
1: D
2: F
1: A
2: E
3: D

11. Review Matching System
● ユーザーは論文投稿時に以下を登録
○ 論文タイトル
○ 論文ファイル
○ レビュワーへのコメント・要望
○ レビュワーの希望順位
■ 第1希望 〇〇さん
■ 第2希望 △△さん、…
● 一定時にTTCアルゴリズム実行
● マッチした場合、メール/Slackで通知
● システムからレビューコメント送信・確認
論文投稿画面

12. Review Matching System
● ユーザーは論文投稿時に以下を登録
○ 論文タイトル
○ 論文ファイル
○ レビュワーへのコメント・要望
○ レビュワーの希望順位
■ 第1希望 〇〇さん
■ 第2希望 △△さん、…
● 一定時にTTCアルゴリズム実行
● マッチした場合、メール/Slackで通知
● システムからレビューコメント送信・確認
レビューコメント送信画面

13. Review Matching System
● ユーザーは論文投稿時に以下を登録
○ 論文タイトル
○ 論文ファイル
○ レビュワーへのコメント・要望
○ レビュワーの希望順位
■ 第1希望 〇〇さん
■ 第2希望 △△さん、…
● 一定時にTTCアルゴリズム実行
● マッチした場合、メール/Slackで通知
● システムからレビューコメント送信・確認
レビューコメント確認画面

14. 現状と今後
Aさん
Bさん
Cさん Dさん
Eさん
Fさん
第1希望: B
第2希望: C
第3希望: F
1: C
2: A
3: E
1: A
2: B
1: A
2: E
3: B
1: D
2: F
1: A
2: E
3: D
● 現状
○ １回テスト運用実施
○ コード修正を経て本格運用へ
● 今後
○ 反応・利用状況を見て
システム・ルールの修正
○ 他の「レビュー」「交換」にも
■ 説明資料・スライド
■ コードレビュー
■ …

15. The Economist as Developer
● サービスの流れ
アイデア 設計 開発 運用
見直し・再設計
● 開発・運用も理解して関わっていけるエコノミストが増えればマーケットデ
ザインの応用はさらに広がる(？)

16. まとめ
● マーケットデザインの知見・仕組み作りは身近なところからはじめて、使える。
○ 今日の「論文-レビューマッチング」など
● 今後マーケットデザイン/メカニズムデザインの応用はビジネスの世界で広がる。
○ 自分で作って使ったり、開発・運用面も理解して関わっていくエコノミストが増えればこの
広がりはきっと加速していく。
● 企業における経済学は因果推論・計量経済学だけじゃない、
マーケット・制度設計を行うエコノミストというキャリアもある。

17. ありがとうございました。