AIはギャンブル依存症を減らす？
AIは、カジノがギャンブル依存症を減らすのに役立つか？ チャンスは無限にあるように見える。現実はもっと複雑だ。
【Bradford Pearson】数年前、ゲーム業界の一大イベントであるICEロンドンの展示会場にアラン・フェルドマンが迷い込んだ。
フェルドマンは過去30年間、MGMリゾーツ・インターナショナルの幹部として、ギャンブル依存症とその経済的、個人的、職業的影響に焦点をあててきた。同社を退職する前には、ギャンブル依存症になるリスクを減らすためにプレイヤーの行動を変えることに焦点を当てた、全国的なギャンブル依存症対策プログラムの構築に貢献した。
ICEの会場で彼は、人工知能（AI）を使ってギャンブル依存症を特定するだけでなく、それを予測する新製品を宣伝する数社に目を留めた。フェルドマンはすぐに懐疑的になった。AIはいろいろなことができるかもしれないが、心の状態を予測するような使い方は聞いたことがないと思ったのだ。
現在、ネバダ大学ラスベガス校の国際ゲーミング研究所で責任あるギャンブルを研究しているフェルドマンは、「AIは、答えよりもはるかに多くの疑問を投げかけてきた」という。「それは巧妙だった。面白かった。知的な説得力があった。しかし、それが本当に何かをしようとしているのかどうか、私は非常に疑問が残った」と述べた。
もう一つの疑問は、これは誰の目にも明らかである。ギャンブル依存症者は、まさにカジノが金銭的に欲しているものではないのか？ 一言で言えば、「ノー」である。規制の問題は別にしても、ギャンブル依存症を監視し、必要な措置を講じなければ、ギャンブル運営者は罰金を科されたり、ライセンスを失ったりすることがあるが、これは直感に反して、カジノの財政にとって最善の利益とはならない。
「カジノが存続するためには、顧客が必要だ」とフェルドマンは言う。「そして、顧客を得る唯一の方法は、顧客自身が健康で、繁栄していて、請求書を支払い、再び来店してくれる顧客を持つことである」。ギャンブル依存症者は「いつも同じような結末を迎える」と彼は付け加えた。「その道の終わりは皆、全く同じ。彼らはお金がなくなるのだ」。
より一般的な意味では、AIとギャンブルの組み合わせは完璧に理にかなっている。無制限かつ一定のデータ、意思決定、コンピュータ化されたシステム。オンラインゲームの爆発的な普及により、この組み合わせを公共の利益のために利用する機会は無限にあるように思われる。しかし、現実はもっと複雑で、人間の行動を解釈し、プライバシー法を遵守し、規制問題に対処しなければならない。
フェルドマンがこうした潜在的な解決策に疑問を抱いていた頃、デンマークの研究者たちは同じ問題を解決しようとしていた。オーフス大学から生まれたマインドウェイAIは、フェルドマンが懐疑的だったことをまさに実現している。それは、将来のギャンブル依存症を予測するものだ。創業者のキム・モウリッドセンによるオーフス大学の研究を活用して作られたこの会社は、心理学者を使ってAIアルゴリズムを訓練し、ギャンブル依存症に関連する行動を特定する。
マインドウェイのCEOであるラスムス・ケアゴーは、「ギャンブル依存症者かどうかを判断する唯一の指標がないことが大きな課題だ」と指摘する。ほとんどのカジノでは、ギャンブル依存症の人による検出は、主に費やしたお金やプレイ時間など、いくつかの要因にのみ焦点を当てている。マインドウェイのシステムは、14の異なるリスクを考慮に入れている。その中には、お金や時間だけでなく、銀行からの引き出しのキャンセル、プレイする時間帯のずれ、賭け金の不規則な変更なども含まれる。それぞれの要素に1から100までのスコアが与えられ、AIは各プレイヤーのリスク評価を構築し、ポーカーの手やルーレット盤を回すたびに、その評価を高めていく。プレイヤーは、緑（問題なし）から血の赤までのスコアで評価される。
新しいカジノやオンラインオペレーターにアルゴリズムを合わせるために、マインドウェイは、そのような行動を識別する訓練を受けた専門家や心理学者のグループにデータを渡す。彼らは、各顧客を評価し、そのモデルを一種の基準値として使用する。そして、このアルゴリズムが、顧客データベース全体にその診断を再現する。
「プレイヤーのプロファイルや行動が緑から黄色に変わり、他のステップにも移行するとすぐに、我々はそれについて何かすることができる」とケアゴーは述べている。このプログラムの価値は、必ずしも血の気の多い赤のギャンブル依存症者を特定するだけではない。マインドウェイのカラースペクトルに沿ったジャンプを監視することで、プレイが悪化するのを予測し捕まえることができる」。現在、カジノやオンラインオペレーターは、血の気の多いギャンブラーに注意を向けているが、マインドウェイを使えば、そのような状態になる前にプレイヤーを特定することができる、と彼は言う。
UNLVのインターナショナル・ゲーミング・インスティテュートのリサーチディレクターであるブレット・アバーバネルによれば、最も難しいステップは、そのデータを使ってプレーヤーに説明することだという。
もし、私のアルゴリズムが、その人をギャンブル依存症者だと判断したら、私は、その人に手紙を送り、「やあ、素晴らしいニュースだ」と言うつもりはない。「私のアルゴリズムは、あなたがギャンブル依存症者である可能性を特定しました。すぐにギャンブルをやめなさい！」と言うつもりはない。アバーバネルは、相手の猛反発を買うことになると言った。
実際にどのようにその情報を伝えるか、そしてギャンブラーに何を伝えるかは、現在進行中の議論である。オンラインゲーム会社によっては、ポップアップメッセージを使っているところもあるし、テキストや電子メールを使うところもある。ケアゴーは、クライアントが彼のデータを受け取り、リスクのレベルに応じて、プレイヤーに直接電話で連絡を取ることを望んでいる。データの具体性は、そのような電話をパーソナライズするのに役立つと彼は言う。
2018年の開始以来、マインドウェイはデンマークの事業者7社、ドイツとオランダの事業者各2社、世界の事業者1社、米国のスポーツギャンブル事業者とサービスを契約しているとケアゴーは述べている。両社の年次報告書によると、オンラインギャンブル大手のFlutter EntertainmentとEntainもマインドウェイと提携している。
この技術は非常に新しく、標準を定める規制機関もないため、マインドウェイや同様の企業は今のところ、基本的に独自に活動している。「私たちは、科学的根拠に基づくソフトウェアを提供するだけでなく、私たちが行うことの妥当性を第三者が検証できるようにしたいと考えました」とケアゴーは言います。「しかし、私がチームに要求できるような具体的な要件がないのはパラドックスだ。
Original Article: Can AI Help Casinos Cut Down on Problem Gambling?. © 2022 The New York Times Company.
