「AIで数秒」のはずが…保育所選考、連休返上で作業 さいたま市
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まあ兄弟がいるマッチングの問題はCS的なworst caseの計算量はヤバいことになることがよく知られている問題だけど、僕の知っている限りでは、研究サイドで関わっている人はかなりスーパー専門家的な人も入っているようで（彼らがどの程度関わっているかとかは、必ずしもインサイダーの人ではないので知らないのだけど）ちょっとだけ意外かも。実装との連携とか、いろいろチェックとか失敗しちゃったんでしょうかね。
ともかく、数日の遅れで済んだようで不幸中の幸いというか、何よりです。保育園の問題と同様に「最悪のケースだと計算やばいことになって全然うまくいかないぜ！」という状況はマッチング問題だとたくさんあって、いろいろなヒューリスティクス使ったりしてまあまあうまいこと回してるという実装例がたくさんあるので、今後もっと進歩していくといいなと思います（というか、僕もこの分野の研究者の端くれなのでその辺にもっと貢献したい）
あとこれがAIかどうかは神学論争みたいになってあんまり面白くないと思うんですけど、僕も過去の論文を経済学じゃなくてAIのカンファレンスとかジャーナルとかに出しておけばAI人材を名乗れたのになあって思ったりしたことはあるので、定義を広く取っておきたい人の気持ちはよくわかる。
それはともかく実際のアルゴリズムや問題に課された制約がどうなっているのか知りたくなりますね（機会学習ベース的なやつじゃなくて、わりかしシンプルなルールに従ったアルゴリズムと思われる）。
追記：兄弟つきマッチングと数学的にはそっくりなカップルのマッチングで解を全部みつけるアルゴリズム論文、すっかり忘れてたけど僕書いてましたよ！だれか使ってみてくれませんか？https://docs.google.com/viewer?a=v&pid=sites&srcid=ZGVmYXVsdGRvbWFpbnxmdWhpdG9rb2ppbWFlY29ub21pY3N8Z3g6MzI0YWZmNjFiMTM1ZTVj
（ちなみに「全部見つける」という点は少し偉そうに聞こえるんだけど、計算量はアホみたいになる可能性が結構高いです、というか最悪のケースはだめという定理が確かあるので無理。そのせいなのか、誰も注目してない可愛そうな論文ちゃんです。）私の夢に同社の研究者がたまたま出てきたので質問したら、下記のようなことをおしゃっていました。
これはスケールしない(ユーザが大規模に増えるわけではない)ので利益にはなりにくいが社内技術のPRとして有効だ、と。
でも、このような結果になってしまったら逆PRになってしまって気の毒。入札記録を見ると、発注先は随意契約で富士通社ですね。
No.283参照
https://www.city.saitama.jp/005/001/017/007/005/p066336_d/fil/itiran3104kara3106made.pdf
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きょうだいで入所を希望する際、どの保育所を優先させるかなどの組み合わせのパターンを細かく設定したことなどが原因とみられている。
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推論の域は出ませんが、上記を見る限り、例えば内定/落選の2値分類を行った後の、業務的な補正に関わる処理でのトラブルでしょうか。
まぁ、所謂AIブームで、PoC案件が錯綜してそうだから、人も足りず突貫で作ったんですかね。大変だ。
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追記
ここに詳細載ってますね。
単なるルールベースの実装と言う批判は当てはまらなそう。
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2017/08/30.html
