AIBR プレミアム
拓海先生、お時間よろしいですか。部下から「予測の不確かさを出せるモデルが必要だ」と言われまして、正直実務で使えるのか見当がつきません。既存のモデルを全部作り直す余裕はないのですが、これってどう考えるべきでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！大丈夫、できないことはない、まだ知らないだけです。今回の手法は「既に学習済みのニューラルネットワークに対して、後から不確実性（uncertainty）を付け加える」アプローチですから、再学習を避けたい現場には親和性が高いんですよ。
再学習しないで不確実性を出せる、というのは魅力的ですけど、要するに何を足しているんですか。重み（ウェイト）の不確かさを扱うやり方とどう違うのですか。
とても良い疑問です。従来は重み空間（weight space）に不確実性を置いて、モデル全体をベイズ的に扱う方法が多かったのですが、それは再学習や多重サンプリングが必要で計算負荷が高いことが多いのです。本手法は「活性化レベル（activation-level）に不確実性を置く」ことで、事後的に簡便に不確実性を評価できます。
具体的にはどんな手順ですか。現場のデータを少し取ればできるとか、推論時間が何倍にもなるようでは困ります。
ポイントは三つです。第一に、既存の学習済みネットワークの最初の層の各ニューロンに対して、一次元のガウス過程（Gaussian Process, GP ガウス過程）を当てはめて活性化の不確実性を見積もる点です。第二に、その推定結果を以後の層へは決定的伝播則（deterministic propagation rules）で伝播させるため、推論は単一のフォワードパスで済む点です。第三に、元の予測自体は変えない平均関数を使うため、精度は保持しつつ不確実性が得られる点です。
なるほど、これって要するに「既存モデルの入力直後の反応にだけ不確実性のマークを付けて、その影響を後段に流す」ことでコストを抑えているということですか。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を三つにまとめますと、1) post-hocで既存モデルに手が入る、2) 計算コストが低く単一パスで不確実性が得られる、3) 元の予測精度を変えずにリスク感覚を加味できる、ということです。
現場導入のハードルはどこにありますか。少量のデータでGPを当てはめて良いのか、また運用中のモデル更新時にはどう扱えばよいですか。
良い問いです。実務的には少量の現場データで各ニューロンのガウス過程をフィットすることが可能で、計算的に軽いため本番側での簡易な定期更新も現実的です。ただし、入力分布が大幅に変わるとGPの不確実性推定が弱くなるため、分布シフト検知は併せて運用ルールとして組むべきです。
わかりました。最後に私の理解を整理してもよろしいですか。確かに私も現場で「予測は出るが自信がない」と言われることが多い。これを導入すれば、モデルを作り直さずにその“自信”を可視化できる、という理解で合っていますか。私はこう言い換えます。「既存の予測はそのままに、入力直後の応答の揺らぎを測ってその影響を後段に伝えることで、単一パスで不確実性を提供する仕組み」だ、と。
正にその通りです、田中専務。素晴らしい着眼点ですね！現場での採用は、まず小さなパイロットで計測と運用ルールを確かめ、分布シフト時の対応を整備すれば実務的な価値が出せますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
