拓海先生、最近若手から「Neurosymbolicって論文が面白い」と聞かされましてね。うちの現場でも使えますかね、正直どこが変わるのか掴めていません。
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、学習モデルの不確かさを「説明可能な知識」と組み合わせて示す手法を提案しているんですよ。経営判断で大事な安心感を増やせる点がポイントです。
不確かさに説明可能な知識を足す……ええと、要するにAIが曖昧な時に規則や前提で裏付けを取るということですか？
その通りですよ。ただし少し補足します。ここでの『前提』は人間が既に知っているルールや論理式のことです。それを確率的に扱って、予測の「信頼セット」を作る仕組みが肝要です。
「信頼セット」？それは要するに一つの答えを出す代わりに複数候補を示してくれるという理解で良いですか。経営判断で使えるかどうかはそこが肝心です。
正解です。そこはConformal Prediction（CP、コンフォーマル予測）という枠組みが担います。CPは統計的に正しい確率保証を提供するため、経営的な説明責任を果たしやすくなるんです。
では、現場で使うにはどういう準備が必要ですか。うちの現場はセンサーデータと工程ルールがありますが、技術的なハードルは高いのではと心配しています。
大丈夫、一緒にできますよ。要点を三つで説明します。第一に、既存モデルの出力をそのまま使える点、第二に、ルールは簡潔な論理式に整理すればよい点、第三に、計算負荷は選ぶ方式次第で現実運用可能にできる点です。
計算負荷の話が出ましたが、例えばどの程度でなければ現場に馴染まないのか、判断基準はありますか。投資対効果を考えると重要です。
基準は実行時間とセットサイズです。現場では数秒〜数十秒で判断が欲しいはずですから、リアルタイム性が必要ならフィルタリング型を選び、オフライン分析なら条件付き確率を用いる方法もあり得ます。
これって要するに、現場向けは軽い仕組みで運用性を優先し、研究用途や精度重視なら重い確率計算を採るということですか？
正にそのとおりです。要はトレードオフで、運用要件に合わせて手法を選べますよ。経営的にはまずは小さく試して効果を数値化するのが安全です。
なるほど。最後にもう一つだけ、現場の担当者に説明する際に使える簡単な説明はありますか。彼らに理解させないと動きませんから。
いい質問ですね。短く三点にまとめます。第一、AIの答えに確信の度合いを付ける。第二、その確信がルールと合致するかを確認する。第三、合致しなければ追加調査の対象として扱う、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で整理すると、AIの出力に対して確からしさの範囲を示し、それを社内の既知ルールと突き合わせることで判断の信頼性を高める方法ということですね。
