AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「QoSの予測をAIでやればサービス選定がうまくいく」と言われたのですが、正直よくわからないのです。これって要するに何が変わるという話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！ QoS、つまりQuality of Serviceはサービス品質の指標です。それをより正確に予測できると、無駄な切替や過剰な投資を減らせるんですよ。
なるほど。でも、我が社のように現場データが細かく散らばっていると、個人情報やプライバシーが心配です。クラウドに全部上げるのは抵抗があるのですが。
いい点を突いていますよ。ここで鍵になるのがFederated Graph Neural Network (FGNN) フェデレーテッド・グラフ・ニューラル・ネットワークです。データを手元に置いたまま学習する設計で、プライバシーを守りつつモデルを改善できます。
手元で学習するって、要するに我々がデータを出さなくても精度が上がるということですか。どの程度信頼できるのでしょうか。
大丈夫、一緒に見ていけばできますよ。今回の研究はHigh Order Collaboration-Oriented FGNN、略してHC-FGNNという方式で、単なる局所データだけでなく「暗黙のユーザー間関係」までくみ取る工夫がなされています。これが精度向上の要です。
暗黙の関係というのは具体的にどういうことですか。変に第三者に情報を渡す必要はないのですよね。
そうです。説明を三点にまとめますよ。第一に、サーバー側はユーザーの特徴量を受け取り、類似度評価で上位k人を選別する。第二に、選別した近傍情報を注意機構（Attention Mechanism）で重みづけし、高次の協調情報を局所モデルに反映する。第三に、全体の学習はフェデレーテッド学習（Federated Learning）で行うため生データは手元に残るのです。
それは安心できます。実績はありますか。我々の投資対効果を示す数字があると説得しやすいのですが。
実データでの評価では、従来手法と比べてRMSE（Root Mean Square Error）やMAE（Mean Absolute Error）が数％から十数％改善しています。これはサービス選定のミスを減らし、長期的な運用コスト削減につながる見込みです。
分かりました。これって要するに、我々がデータを外に出さずに“賢い仲間の意見”を模型的に取り入れて精度を上げるということですね。
その通りですよ。大丈夫、始める際は要点を三つにまとめて提案します。まずは小さく試験運用、次に評価指標の確認、最後に段階的拡張です。これだけで現実的に効果を確認できますよ。
分かりました。まずは社内の数部門で試して、数値が出たら本格導入を検討します。要はリスクを抑えつつ投資回収の見込みを確認する、ということで間違いないですね。ありがとうございました。では私の言葉でまとめます。
素晴らしいまとめですね！一緒に進めれば必ずできますよ。では次は具体的な小規模PoC（Proof of Concept）の進め方を一緒に整理しましょう。
承知しました。自分の言葉で言うと、手元データを守りながら“似た利用者から間接的な示唆を得て”予測精度を上げる手法である、という理解で進めます。
