AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「フェアネス（公平性）を機械学習モデルで検証すべきだ」と言われて困っております。何から手を付ければ良いのか、正直見当がつきません。
素晴らしい着眼点ですね！まず安心してください、出来ないことはない、まだ知らないだけです。今回は「多重精度（Multiaccuracy）と多重校正（Multicalibration）」という考え方をプロキシ（代理情報）で評価する研究を分かりやすく解説しますよ。
まず用語の整理をお願いできますか。多重精度と多重校正とは、要するにどんな違いがあるのでしょうか。
いい質問ですよ。簡潔に言うと三点です。1) 多重精度は各グループごとに平均予測がずれていないかを見る指標、2) 多重校正は各グループの確率予測が実際の発生率と一致するかを評価する指標、3) どちらもグループ単位での不公平を見つける道具です。身近な例にすると、商品別に売上予測が偏っていないかをチェックするようなものです。
なるほど。ただ当社では顧客の属性データが揃っておりません。個人情報で取得できない項目もあります。論文ではその点をどう扱っているのですか。
そこで肝心なのがプロキシ（proxy-sensitive attributes、代理の感受性属性）です。直接の敏感属性が無い場合、年齢や居住地域といった観測可能な属性を代理に使い、そこから最悪のケースで本当の不公平がどの程度あり得るかの上界（上限値）を導きます。言い換えれば、見えている材料で「最悪どれだけ問題になり得るか」を見積もるのです。
それだと「プロキシ次第」で結果が変わりませんか。これって要するにプロキシを上手に選べば安全側に見えるということ？
鋭い着眼点ですね！その通りで、プロキシの選び方は重要です。ただこの研究の価値は、適切なプロキシを使ったときに「本当の不公平の上限」を数学的に示せる点にあります。つまり甘い言い訳で覆い隠すのではなく、見えているデータから最悪の差を定量的に評価するということです。
実務的には「これをやれば安全だ」と言える判断材料になりますか。投資対効果を知りたいのです。
投資対効果の観点では三点要点があります。まず、プロキシで評価することで敏感属性を新たに収集するコストを下げられること、次にモデルをプロキシ基準で調整すれば多くの場合に実際の不公平を低減できること、最後に調整の効果は数学的に上界が与えられるため経営判断に使える数値が得られることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
社内で説明する際の要点を三つに絞っていただけますか。忙しい取締役会で端的に言いたいのです。
もちろんです。要点は三つです。1) 敏感属性が欠けていても代理属性（プロキシ）を使って最悪の不公平を数値化できること、2) その上界を下げるためにモデル調整が可能であり、実務上の改善効果が期待できること、3) これらは新たな個人情報を収集せずに実施できるためコストとリスクのバランスが取りやすいことです。
分かりました。ではまず社内データで使えそうなプロキシ候補を抽出して、上界の見積もりを出してみます。要は「見えているデータで最悪を評価し、改善の優先度を決める」ということですね。
その理解で完璧ですよ。次は具体的なプロキシ候補と現状モデルの誤差指標を一緒に見て、会議向けのスライドを作りましょう。大丈夫、着実に進めれば必ず成果が出せますよ。
ありがとうございました。自分の言葉でまとめますと、まずプロキシで「最悪の不公平」を数値化し、次にその上限を下げるためのモデル調整で投資対効果が見込めるか判断し、必要であれば個人情報を追加収集せずに改善を進める、ということですね。
