論文の概要: Profit-Based Counterfactual Explanations for Product Improvement: A Case Study of Manga Sales in Japan
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.01610v1
- Date: Thu, 02 Jul 2026 02:28:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-03 19:45:08.639558
- Title: Profit-Based Counterfactual Explanations for Product Improvement: A Case Study of Manga Sales in Japan
- Title（参考訳）: 商品改善のための利益に基づく対実的説明--日本のマンガ販売を事例として
- Abstract要約: 事実的説明(実際の説明)は、機械学習モデルの解釈可能性を高めるために広く用いられている。
既存のカウンターファクト的説明法は、典型的には、所望の出力値(ターゲット)と説明変数の変化を示す距離関数の2つの定量化された入力を必要とする。
本稿では,これらの制約に対処するため,利益に基づく対実的説明(PBCE)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6875312133832078
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Counterfactual explanation (CE) is widely used to enhance the interpretability of machine learning models and support data-driven decision-making based on model predictions. However, existing CE methods typically require two exogenously specified inputs: a desired output value (target) and a distance function that quantifies changes in explanatory variables. In regression settings, neither the validity of target specification nor the practical interpretation of the distance metric has been sufficiently addressed. Furthermore, most existing CE methods focus on altering predictions rather than optimizing a decision objective, even though real-world decision-making often requires explicit objective maximization. To address these limitations, we formulate CE as a profit maximization problem in management and marketing contexts and propose a framework termed profit-based counterfactual explanation (PBCE). PBCE eliminates the need for exogenous target specification by directly maximizing profit as the primary optimization objective. Concurrently, the distance term is reinterpreted as the cost of modifying product attributes, providing a clear and economically grounded interpretation.
- Abstract（参考訳）: 対実的説明(CE)は、機械学習モデルの解釈可能性を高め、モデル予測に基づくデータ駆動意思決定をサポートするために広く用いられている。
しかし、既存のCEメソッドは通常、所望の出力値(ターゲット)と説明変数の変化を定量化する距離関数の2つの特異な入力を必要とする。
回帰設定では、目標仕様の妥当性や距離メートル法の実践的な解釈は十分に解決されていない。
さらに、既存のCE手法の多くは、現実の意思決定では明確な客観的な最大化を必要とするが、決定目標を最適化するよりも予測を変更することに重点を置いている。
これらの制約に対処するため,経営・マーケティングにおける利益最大化問題としてCEを定式化し,PBCEと呼ばれるフレームワークを提案する。
PBCEは、利益を直接最適化する目的として最大化することで、外因性目標仕様の必要性を排除している。
同時に、距離項は製品属性を変更するコストとして再解釈され、明確で経済的に根ざした解釈を提供する。
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