基于AI的匹配技术，实现儿童托儿所录取的优化筛选

本技术介绍参考了以下链接
English

2018年03月07日

株式会社富士通研究所（注1）（以下简称，富士通研究所）、国立大学法人九州大学Mathematics for Industry研究所富士通社会数理共同研究部门（注2）与富士通株式会社（注3）（以下简称，富士通）基于AI开发出了一项匹配技术。利用该技术，仅用几秒时间即可自动计算出儿童的托儿所最佳分配，而这项复杂的托儿所录取筛选工作过去需要人工几天才能完成。

背景

近年来，随着少子化的不断加剧，日本政府正积极采取措施，通过颁布“育儿支援法”等，防止出生率的进一步下降。然而部分地区在儿童保育方面还存在很多问题，如仍有大量等待托儿所录取的儿童。为了保证托儿所招生的公正性，筛选工作变得十分复杂。需要考虑到各个家庭的不同情况，还要在有限的录取名额范围内进行分配。这给招生审查工作带来了困难，要花费大量的人力和时间。根据地方政府的经验，即使经过反复研究调整，结果兄弟姐妹还是未能进入同一家托儿所的情况时常发生。从政府的重点举措“职业女性支援”的角度来看，“快速”、“精细”、“准确”的托儿所录取筛选工作已成为社会的当务之急。

课题

“优先考虑兄弟姐妹进同一家托儿所”或“别的托儿所也能接受，但只能进一个的话就不考虑”，如果把这些复杂的意愿也纳入到录取筛选规则中的话，就会出现例如，存在多个符合所有规则的分配模式，或无论哪个分配模式都违反某个规则的情况。因此，从中自动选择分配名额并最大限度地满足所有申请人的意愿，是件十分困难的事。

为此，各地政府都通过人为反复试验对申请进行分配指派。例如，在埼玉市，为了进行精细的招生筛选，在审核时不仅要考虑兄弟姐妹被同时录取，而且还要考虑埼玉市自身的“兄弟姐妹被录取的时机、被录取的设施、他们的年龄、希望的优先顺序”等。由于要考虑这些复杂的条件，所以现状是，为了将7,959名儿童分配到311家托儿所，20-30名工作人员要慎重地筛选很多天。

开发的技术

基于人为反复试验判断的复杂规则，通过对多个申请人各自愿望的关系进行建模，我们开发了一种可以自动决定分配的匹配技术，根据优先顺序可以尽量满足每个人排名靠前的愿望。该技术建模过程中使用的博弈论是一种数学方法，可以合理解决社会利益不一定一致的人际关系，主要用于经济学领域的研究。通过将这一理论应用于托儿所录取筛选的匹配，即使存在多种符合所有规则的分配模式，或一个也不存在，仍然可以优先考虑优先级高的申请人的意愿，成功地找到唯一的分配模式。

例如，准备将2对兄弟姐妹（共4人）分配给2家名额为2人的托儿所（A，B）。考虑到托儿所的名额，录取分配模式分为6种（图1）。在这里，每个孩子都希望进入托儿所A而不是托儿所B，但比起两人分开到别的托儿所，还是希望一起进入托儿所B。此时，录取判断的规则就是在保证儿童优先顺序的同时，最大限度地满足这一意愿。

图1 基于规则的录取判断（最佳解决方案为分配3）

例如，对于儿童②，如果因优先级较高的儿童①而自己的愿望得不到满足时，只好放弃，但因优先级较低的儿童③而达不到愿望的话，则属于违规。这就需要同时考虑优先顺序和愿望，检查是否存在违规行为。另外，如果兄弟姐妹优先级相差太远，则可能会得到多个满足规则的分配。在满足规则的分配3和分配4中，我们认为分配3最佳，它可以满足优先级最高的儿童①的愿望。

图1是一个简单的例子，但如果托儿所和儿童数量增加，这张表格会变得巨大。例如，8000名儿童分别提出5个录取愿望的话，就会出现5的8,000次幂个组合。 即使用计算机，也很难在现实的时间内逐一完成全部审查计算。另外，即使在审查顺序上下功夫找到满足规则的分配，但想要确保没有比该分配更好的分配更是难上加难。

此次，我们运用博弈论模型开发出了一种技术，将与录取分配目标对应的获利（愿望）转换成分数，基于该分数找到最佳分配模式。这样就可以使优先级最高的儿童评分最大化，快速计算唯一的分配模式。

效果

我们使用埼玉市约8000名申请人的匿名数据验证了这项技术。结果显示，按照埼玉市自身的规则进行复杂而精细的分配计算时，仅用几秒钟的时间即可算出，而人工则需要20到30名员工花费很多天时间才能完成。这项技术投入实际使用后，不仅可以减轻地区政府工作人员筛选工作的负担，而且还可以尽快将录用通知发送到申请人手中，提高对居民的服务水平。另外，也不用担心工作的增加和遗漏等问题，可以运用更精细的规则进行操作，从而有利于提高申请人的满意度。

埼玉市给于的评价

“验证实验结果”

关于埼玉市的保育设施使用调整（录取审查），存在审查优先顺序或兄弟姐妹同时申请时的期望模式等多个复杂因素。实验结果表明，在给定条件下，该技术准确度与人工审查相当，接近完美。所以我对这个结果非常满意与认可，这是一个可靠的结果。

“今后期待效果”

我认为利用AI最大的作用就在于能缩短时间。目前，埼玉市4月份托儿所报名申请第1次审查工作需要大量的时间和人力。如果利用AI技术的话，在几秒钟内就能够得出筛选结果，从而可以彻底减轻工作人员的沉重负担。另外，通过早期确认结果，可尽早向申请人通知结果，从而有利于回归工作岗位计划的顺利展开。

总之，通过对家庭状况和家长意愿等各种条件进行建模，并与AI结合，在录取审查过程中比现在更能反映出家长的具体意愿，预计将有助于消除待机儿童问题和提高公民的满意度，真心希望正式引进这项技术。

今后

我们计划将该技术作为富士通提供的面向地方保育工作支持系统 “MICJET MISALIO 儿童/育儿支援”的可选服务进行提供。

此外，作为富士通AI技术“FUJITSU Human Centric AI Zinrai”之一，我们不仅会将该技术应用于托儿所录取筛选工作中，还计划用于机构内人才合理分配的匹配、工作人员日程安排的匹配等各种匹配应用中。

注释

 注1 株式会社富士通研究所：

社长 佐佐木 繁
总公司所在地 日本神奈川县川崎市

 注2国立大学法人九州大学Mathematics for Industry研究所富士通社会数理共同研究部门：

国立大学法人九州大学：校长 久保千春、学校所在地 日本福冈县福冈市
Mathematics for Industry研究所：所长 福本康秀、研究所所在地 日本福冈县福冈市
亚洲第一个产业技术数学研究基地，除从事产业数学理论研究的研究部门外，还设有“数学理论先进软件研发室”，专门安装和发布理论软件。
富士通社会数理共同研究部门：2014年9月，由国立大学法人九州大学、富士通、富士通研究所三家机构在Mathematics for Industry研究所内设立的数理技术开发部门，专门用于解决社会问题。

 注3 富士通株式会社：

代表取缔役社长 田中达也
总公司所在地 日本东京都港区