AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手から“SISSOにランダムフォレストを組み合わせると良い”と聞きまして、正直ピンと来ていません。これって要するに何が変わるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に説明できますよ。SISSO（Sure Independence Screening and Sparsifying Operator／記号回帰に用いる特徴抽出手法）の前にRandom Forests（RF／ランダムフォレスト）で要らない候補を落とすことで、計算負荷を大幅に減らしつつ精度も保てるんです。
なるほど、計算時間が短くなるのは分かりますが、現場に導入して投資に見合いますか。データが少ないときでも効果があるのでしょうか。
いい質問ですよ。要点を3つでお伝えしますね。1つ目、RFはデータが少なくても複数の決定木を作って投票するので重要な特徴を安定的に見つけやすいです。2つ目、SISSOは候補式を全探索するため特徴が多いと記憶と時間が爆発します。RFで前処理すればその負担を減らせます。3つ目、実際の検証で小さな学習集合でもRF＋SISSOは高い予測精度を維持しています。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
具体的に導入の不安点を言えば、現場データはしょっちゅう欠損やノイズがありますが、RFはそういう雑なデータでも大丈夫なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！RFは多数の決定木を作るため一つの木がノイズに引きずられても全体の評価は安定します。ですから前処理で完全にきれいにしなくても有用な特徴を選べるんです。欠損は補完が必要ですが、RFの重要度評価は現実的な現場データと相性が良いですよ。
これって要するに、乱暴に言えば『雑な候補を捨てて重要そうなのだけで勝負する』ということですか。
その理解でほぼ合っていますよ。正確には『RFで重要度が低い特徴を落とし、SISSOで式を探索する候補を減らす』ということです。こうすることでSISSOのメモリと時間のコストを下げつつ、精度を保てるんです。
なるほど。最後に経営的な視点で教えてください。導入の初期投資と効果を短くまとめるとどうなりますか。
素晴らしい着眼点ですね！要点を3つにまとめます。1、初期投資は計算資源と少しのエンジニア工数で済むことが多い。2、得られる利益は実験や試作の回数削減、発見の高速化という形で現場に返る。3、短期的にはRF単体で効果を確認し、その後SISSOを組み合わせる段階的導入が現実的です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめると、『まずランダムフォレストで重要そうな説明変数だけに絞り、次にSISSOで式として説明できる組み合わせを探す。これで計算も早くなり、少ないデータでも現場の有用なルールが作れる』ということですね。ありがとうございます、やってみます。
1.概要と位置づけ
結論から述べる。本研究の主張は、データが限られる領域での記号回帰（Symbolic regression／記号回帰）に対して、ランダムフォレスト（Random Forests, RF／ランダムフォレスト）を事前スクリーニングに用いることで、探索空間と計算コストを実用的に削減し、結果として高い予測精度と実行効率を同時に達成できるという点である。これは、候補となる特徴量の数が膨大でSISSO（Sure Independence Screening and Sparsifying Operator／SISSO）の計算量が問題になる場面、特に実験データが少ない物理・材料領域で価値がある。
まず基礎として理解すべきは、SISSOが大量の数学的表現の中から少数の説明式を見つけるために全候補を生成し評価する方式を採るため、入力となる原始的な特徴の数が増えるとメモリと時間が急増する点である。対してRFは複数の決定木を作ることで特徴の重要度を評価するため、雑音や欠損に対して安定的な重要度指標を与えやすい。したがってRFを前処理に用いれば、SISSOに渡す候補を現実的な規模に縮められる。
応用面で重要なのは、実験コストが高くサンプル数が稀少な分野でも、この組み合わせが有効である点である。RFはブートストラップ再標本化により擬似的に多様な木を生成して特徴の信頼度を高めるため、少数サンプルでも重要変数の上位群を一定の信頼性で選べる。これによりSISSOの探索対象が実務的に扱える範囲に収まる。
本手法の位置づけは、計算資源とデータ量に制約がある研究開発現場向けの“コスト効率的な回帰モデル構築ワークフロー”である。既存の機械学習アプローチと比べ、RF-SISSOは解釈性（式として提示されるモデル）を維持しつつ、実行可能性を高める点で差別化される。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究では、SISSOは大規模な候補空間を前提に高品質な記号表現を導出する能力が示されてきたが、その代償として計算資源の要求が大きく、データが限られる状況での適用には限界があった。別系統の研究ではRandom Forests単体が特徴選択や分類に有効であることが示されているが、得られるのは一般にブラックボックス的なスコアであり、説明可能な式を直接生成しない。
本研究の差別化は、この二つを逐次的に組み合わせる点にある。RFの特徴重要度評価をSISSOへの入力削減に使うことで、SISSOの式探索本来の強みである表現の導出能力を保ちながら、探索に必要なメモリと時間を大幅に低減する設計思想を打ち出している。これは単なるアルゴリズムの積み重ねではなく、役割分担による効率化である。
さらに実証面で、限定的なサンプル数を用いた比較実験により、RF-SISSOが小規模データでもSISSO単体に対して予測精度を維持しつつ、演算時間を大幅に短縮することが示されている点が重要である。これにより現場での実用検証が現実的になった。
要するに差別化の本質は、解釈可能性を犠牲にせずに実務で扱える計算負荷へ落とし込む点である。先行するブラックボックス的手法や計算負荷が高く現場運用に耐えない手法と比べ、導入の敷居を下げている。
3.中核となる技術的要素
まず用語を明確にする。SISSO（Sure Independence Screening and Sparsifying Operator／SISSO）は記号回帰の一種で多数の演算子と特徴を組み合わせ、少数の説明式を選び出す手法である。Random Forests（RF／ランダムフォレスト）は多数の決定木を作成し、それらの投票や重要度評価から堅牢な判断を導く手法である。両者は目的が補完的であり、RFは特徴選択、SISSOは式の生成に強みがある。
技術の核は、RFによる前処理である。具体的には原始特徴群に対してRFを学習させ、各特徴の重要度（feature importance）を算出する。その上位の特徴のみをSISSOの入力に残すことで、SISSOが扱う式の生成空間を実質的に縮小する。これによりSISSOのメモリ使用量と探索時間を劇的に下げられる。
またRFのブートストラップ再標本法が小サンプル問題に対して有効に働く点も技術的要素である。複数のサブサンプルから多数の木を構築し投票することで、単一のモデルが持つ高い分散を低減し、特徴の信頼度を高めることができる。これがSISSOへの入力選定の安定性に寄与する。
最後に実装上の観点だが、RF-SISSOは段階的なワークフローとして組みやすい。まずRFで上位N個の特徴を選定し、その後SISSOで式探索を実行する。この段階的アプローチが計算資源の節約と導入の容易さに繋がる。
4.有効性の検証方法と成果
検証は、既存の材料データセットを用いた分割実験で行われた。全データのうち訓練サンプル数を段階的に減らし、224、150、75、45といった小規模な訓練ケースでRF-SISSOとSISSO単体を比較した。各ケースで複数回のランダム抽出とテストを行い、平均的な予測精度と演算時間を測定している。
成果として、RF-SISSOはすべての訓練サイズで予測精度が高く保たれ、とくに最小の45サンプルのケースでも精度が0.9以上を維持したのに対してSISSO単体は精度が低下した例があった。これはRFによる事前スクリーニングがノイズや不要な特徴を効果的に排し、SISSOに意味のある候補だけを渡したことによる。
演算時間の差は顕著であった。上位のサンプル数においてもRF-SISSOの方がオペレーター回帰時間が短く、サンプル数が小さくなるにつれその差はさらに拡大した。最も小さいケースではSISSO単体に対して数十倍から数百倍の時間短縮が報告されている。
一方でRF単体の分類精度は場合によってSISSOに劣ることが確認されており、両者の補完性がこの手法の要点である。つまり、RFは候補削減と計算効率化に寄与し、SISSOは式としての高い説明力を担保する。
5.研究を巡る議論と課題
有効性は示されたものの、いくつかの議論点と課題が残る。第一に、RFによる特徴重要度で落とした情報がSISSOの最終的な最適式にとって重要であった可能性をどう評価するか、という点である。前処理で有用な特徴を誤って除外すると説明式の妥当性が損なわれる。
第二に、RFのハイパーパラメータや重要度の閾値設定が結果に与える影響が大きい点だ。閾値の決定は現場のデータ特性に依存するため、一般化可能なルール作りが課題である。またSISSOの式空間の設計にも専門的判断が関わる。
第三に、計算効率の改善は明確だが、実務導入に際してはデータの前処理、欠損処理、運用フローの整備が必要である。特に企業の現場データはラベル付けや測定精度がばらつくため、実証実験を通じたチューニングが不可欠である。
これらの課題への対処法として、RFの閾値を複数設定してSISSOに複数候補群を順次渡す段階的戦略や、クロスバリデーションを用いた堅牢性評価などが提案される。現場での最良実践はケースバイケースでの検証に依存する。
6.今後の調査・学習の方向性
今後はまず実務レベルでの導入手順の標準化が求められる。具体的には、RFの重要度評価の閾値設定、SISSOに渡す特徴の選び方、交差検証に基づく安定性評価など、工程ごとのガイドライン作成が先決である。これにより現場担当者でも段階的に試せるワークフローが整う。
次に、異なる領域データでの一般化性確認が必要だ。材料領域以外の化学や生物データ、あるいは製造の工程データなどでRF-SISSOの有効性と限界を検証することで、導入の適用範囲が明確になる。学習データがさらに少ないケースに対する補完手法の研究も有用である。
また技術的には、RF以外の軽量な特徴選択法や次元還元手法との組み合わせ、さらにはSISSOの探索アルゴリズム最適化を並行して進めることで、より広範な現場要件に対応できるようになる。最後に、実装面でクラウドやオンプレの資源配分指針を整備することが導入加速に寄与する。
検索に使える英語キーワード：”SISSO” “Random Forests” “feature prescreening” “symbolic regression” “small sample datasets”
会議で使えるフレーズ集
・「まずはランダムフォレストで重要変数を絞り、SISSOで解釈可能な式を作る段階的アプローチを試しましょう。」
・「初期はRF単体で有効性を確認し、その後SISSOを組み合わせて計算負荷と説明力のバランスを取りに行きます。」
・「小サンプルでもRFの再標本化により安定した特徴評価が得られるため、実験回数を増やさずに進められる可能性があります。」
