富士通研究所、九州大学マス・フォア・インダストリ研究所富士通ソーシャル数理共同研究部門、富士通の3機関は2017年8月30日、保育所の入所割り当てを数秒で自動的に算出する、AIを用いたマッチング技術を開発したと発表した。富士通は本技術を、自治体向け保育業務支援システム「MICJET MISALIO（ミックジェット ミサリオ） 子ども・子育て支援」のオプションとして、2017年度中に提供する。
同技術は、「きょうだいが同じ保育所になることを優先してほしい」「別々の保育所でも良いが、きょうだいの片方しか入れないのなら辞退する」といった複雑な希望条件の依存関係を、ゲーム理論と呼ばれる、利害が一致しない人々の関係を合理的に解決する数理手法によりモデル化する。これにより、全員が可能な限り高い希望をかなえられる割り当て方を見つけ出す。
図1●ルールを用いた入所判定（割り当て3が最適解）（出所：富士通） 拡大画像表示
例として、定員2人の2つの保育所（A、B）に、2組のきょうだい（合計4人）を割り当てることを考える。入所割り当てパターンは6通りある。ここで、各子どもは保育所Bよりも保育所Aへの入所を希望しているが、きょうだいが別々の保育所に入るよりは2人同時に保育所Bに入ることを希望しているとする。このとき、子どもの優先順位を守りながら、この希望を最大限満たすことが入所判定のルールとなる。
保育所や子どもの数が増えると、例えば8000人の子供がそれぞれ第5希望まで希望を出すと、5の8000乗通りの組み合わせが生じる。調べる順番を工夫することでルールを満たす割り当てを発見できたとしても、その割り当てよりも良い割り当てがないことを保証するのは困難になる。
今回、ゲーム理論のモデルを用いることで、入所割り当て先に応じた利得（好ましさ）を点数化し、その点数に基づいて最適な割り当てパターンを見つける技術を開発した。これにより、優先順位の高い人の点数ができるかぎり高くなる唯一の割り当てパターンを高速に算出できるようにしたとしている。
同技術を、埼玉県さいたま市の申請者約8000人の匿名化データで検証したところ、数秒で最適な選考結果を算出することに成功したとしている。従来は、独自ルールによる複雑できめ細かい割り当てについて、20人から30人の職員が、非常に多くの日数をかけて行っていたという。
