AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が “特徴重要度” という話をしていますが、うちの現場で何が変わるのか今ひとつピンと来ません。要はどのデータが大事か教えてくれる、そういうことで合っていますか？
素晴らしい着眼点ですね！おっしゃる通り、特徴重要度は「どの入力情報が結果に効いているか」を示すものです。ただし今回の論文は、従来よりも厳密に、そして安全面も考慮して重要度を出す方法を提案しているんですよ。
安全面というのは具体的にどういうことですか。たとえば製造ラインの異常検知で間違うと大きな損害になる、といったイメージでしょうか。
まさにその通りです。今回の研究は、XAI (eXplainable Artificial Intelligence, XAI, 説明可能な人工知能) の文脈で、Shapley value (Shapley value, SV, シャプレー値) や Banzhaf index (Banzhaf index, BI, バンツァフ指数) といったゲーム理論由来の手法を論理ベースの説明と組み合わせ、安全側も評価できる重要度スコアを作っています。
専門的な言葉が多いですね……。WAXpとかAExsといった略語も聞きましたが、現場でどう効くのかが分かりにくいです。これって要するに、非WAXpな集合も含めて評価する必要があるということですか？
素晴らしい着眼点ですね！補足します。WAXp (weak abductive explanation, WAXp, 弱帰納的説明) は従来の説明で重視されてきた集合ですが、論文は非WAXp集合も、特にAExs (adversarial examples, AExs, 敵対的事例) と関係する情報を持つため無視できないと指摘しています。要点を3つにまとめると、1) 論理ベースの説明を使う、2) 非従来型の集合も評価に入れる、3) Shapley/Banzhafの枠組みで厳密に数値化する、です。一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。で、実務ではどう測るのですか。今のモデルで使っているSHAPとはどう違うんでしょうか。
良い質問です。SHAP (SHAP, シャップスコア) は経験的に有用ですが、今回の提案は “AxFi” と呼べる Shapley-like と Banzhaf-like のスコアで、特徴を追加した時に除外される敵対的事例の量と、特徴集合の大きさを一緒に見てスコア化します。ビジネスで言えば、単に売上に影響する商品を上げるだけでなく、異常時に誤認識を防げるかどうかまで含めて優先順位を付けるということです。
それは現場の投資判断に直結しますね。少ない投資で安全性が上がるならぜひ知りたい。最後に、これを社内で説明するときはどうまとめれば良いですか。
要点を3つでお話ししてください。1) 従来の重要度は説明の “量的” な側面が主だったが、本研究は安全性や敵対的な脅威も評価に入れる。2) そのため、優先すべき特徴は単に高い相関があるものではなく、誤認識を避けられるものになる。3) 実装は既存のShapley/Banzhafの考え方を使うため、導入コストは過度ではない。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。まとめると、ただの重要度ではなく “誤認識を防ぐ重要度” を測るということですね。これを基に優先的にデータ整備やセンサー投資を検討してみます。ありがとうございました。
