AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下がWAVESって調査でAIを使うって話をしてきて、何か重要なんですか。そもそも赤方偏移とかフォトメトリックレッドシフトとか聞くだけで頭が痛いんですが。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追っていきますよ。結論を先に言うと、今回の研究は赤方偏移（redshift）を厳密に推定する代わりに、対象が赤方偏移閾値内か否かを確率として判定する手法を示し、ターゲット選定の「効率」と「完全性」を大きく改善できるんです。
要するに、赤方偏移をいちいち正確に出すんじゃなくて、調査対象に入れるべきかどうかを機械に判断させる、ということですか。これって要するに〇〇ということ？
その通りです！ここで重要なのは三点です。第一に、目的は『測ること』ではなく『選ぶこと』に特化している点、第二に、機械学習モデルは確率を出すので閾値調節で投資対効果を直感的に管理できる点、第三に、既存のスペクトルデータを教師データに使うことで高い精度を達成できる点です。
なるほど。経営で言えば、全部の候補に手間をかけるのではなく、確度の高いものだけ面談に呼ぶような話ですね。で、実務目線で懸念があるんですが、現場がパッと使える形になるんでしょうか。
心配無用ですよ。現場導入で重要なのはモデルそのものより運用設計です。テスト用のしきい値を決める作業や、確率が低いものをどう扱うかのルール作りを一緒に設計すれば、現場でも使える形になりますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
投資対効果で言うと、誤って外す（false negative）コストと誤って入れる（false positive）コストをどうやってバランス取るか、ということになりますね。そこは数字で示せるんですか。
はい、示せます。モデルが出す確率に対して閾値を変更すると、完全性（completeness）と純度（purity）のトレードオフ曲線が得られますから、経営判断として期待損失を数値化できます。会議で示すグラフを用意すれば意思決定はしやすくなりますよ。
それなら我が社でも、まずは小さく試して期待値を見極める方針にできそうです。これって要するにモデルの閾値を経営判断で決めるということですね。
その通りです。現場での運用を前提にするならば、まずは閾値を保守的に設定して完全性を重視し、運用が安定したら徐々に効率を高める。これが実務で失敗しないやり方です。大丈夫、一緒に段階設計しましょう。
わかりました。では最後に私の言葉で確認します。要するにこの論文は、赤方偏移を正確に数値化する代わりに、我々が欲しい条件に該当する確率を機械学習で出して、閾値で制御することで現場にとって実用的なターゲット選定を実現する、ということですね。
