AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「PINNって現場でも使える」と聞きまして、何だか注目されているようです。ただ現場データは結構ノイズが多くて、役に立つのか心配なんです。これって要するに、ノイズが多いデータでも小さなモデルで学習すればいいということですか？
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を端的に言うと、ノイズが多い場合はむしろモデルの『キャパシティ（大きさ）』を増やさないと有効活用できないんですよ。一緒に段階を踏んで説明しますよ。
キャパシティを増やす、とは具体的に何を増やせばいいのですか？幅ですか、深さですか、それともサンプル数を増やすことの方が先でしょうか。
いい質問です。要点は三つありますよ。第一に、ここで言うモデルの大きさは学習可能なパラメータ数のことです。第二に、ノイズがあるとただサンプル数を増やすだけでは効果が頭打ちになる点です。第三に、モデルを大きくすることでそのノイズ情報を“活かせる”ようになる、という点です。
なるほど。データを増やすだけでは無限には良くならない、と。じゃあ現場でROI（投資対効果）をどう判断すればいいですか。モデルを大きくするとコストも上がりますよね。
大丈夫、一緒に考えましょう。実務での判断基準は三つ提示できます。まず現状の予測誤差がノイズの分散に対してどの位置にあるかを測ること。次に、その誤差を下げるためにモデルをどれだけ大きくする必要があるかの目安を出すこと。最後に、追加のコストが業務改善や損失削減に見合うかを試算することです。
それを現場に落とすと、まずどこから手を付ければいいですか。データクリーニング、それともモデル検証でしょうか。
まずは軽いPoC（Proof of Concept：概念実証）を勧めますよ。具体的には現状のノイズの分散を推定して、その数値に対して現行モデルがどの程度の誤差を示しているかを評価します。その結果を基に、どの程度パラメータ数を増やすべきかの見積りを出すとよいんです。
これって要するに、ノイズがある場合はデータをいくら足しても効果には限界があり、モデルを大きくしないとそれ以上の性能は得られないということでよろしいですか？
その通りです。要点を三つにまとめると: 1) ノイズの分散より低い経験的損失を達成するにはモデルのサイズが下限を超える必要がある、2) サンプル数だけ増やしても一定点で有効性が頭打ちになる、3) 現場ではまずノイズの規模評価と小規模PoCで投資判断を行う、です。大丈夫、やればできますよ。
わかりました。ではPoCでノイズの分散を推定し、それに見合ったモデルサイズを見積もってから投資判断をします。ありがとうございます、拓海先生。
素晴らしい決断です！一緒に進めれば必ずできますよ。最後に要点を三つでまとめて、次回の会議で使える短いフレーズも準備しましょう。
自分の言葉でまとめますと、ノイズ多めの実データを活かすには、データをただ増やすよりモデルの容量を増やしたほうが有効で、まずはノイズの大きさを測るPoCで最低限の投資を確認する、ということですね。
