AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から”不確実性”を考慮した予測が重要だと聞くのですが、論文でいうところのエピステミック不確実性という言葉がよく分かりません。要するにどういう意味でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！エピステミック不確実性とは、モデルが十分に学べていない領域で生じる“知識の不足”のことです。身近な例で言うと、新製品を初めて売る市場の売上予測で、データが少ないために予測が不確かになるのがそれです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。ではコンフォーマル予測というのは以前聞いたことがありますが、これとどう絡むのですか。現場で信頼して使えるんでしょうか。
コンフォーマル予測（Conformal prediction, CP）は過去のデータから”カバー率”を保証する方法で、簡単に言えば予測の安全係数のようなものです。ただし従来の手法はエピステミック不確実性を明示的に扱わないため、データが少ない領域で過度に自信を持つことがあり得ます。EPICSCOREはその欠点を埋める方法です。
これって要するに、今までの安全係数に“データの少なさ”を加味して、だれでも使えるようにしたということですか？導入コストはどうでしょうか。
端的に言えばその通りです。要点は三つあります。1つ目、EPICSCOREは既存のコンフォーマルスコアの上に重ねて使えるモデル非依存の手法であること。2つ目、ベイズ的な不確実性モデルを使ってデータが少ない領域で幅を広げられること。3つ目、有限サンプルでの保証を保ちながら漸近的な条件付き被覆（asymptotic conditional coverage）を達成する点です。投資対効果は、ミスのコストが高い場面ほど大きく得られますよ。
ベイズという言葉は聞いたことがありますが、社内にエキスパートがいなくても運用できますか。実務での導入フローをイメージしたいのです。
心配無用です。EPICSCOREは既存の作業に追加できる”付加剤”のようなものです。現場の流れを壊さず、まずは小さなモデルでベイズ的不確実性の推定を試し、その結果を既存のコンフォーマル枠組みに投げるだけで済みます。専門家は初期セットアップで必要ですが、運用は自動化しやすいです。大丈夫、一緒に段階的に導入すれば必ずできますよ。
分かりました。まずは社内のクリティカルな予測領域で試してみます。最後に、私の言葉で要点を整理してもいいですか。
素晴らしいです！どうぞ自分の言葉でまとめてみてください。必要なら私が最後に補足しますよ。
要するに、既存の安全係数（コンフォーマル）に“データが足りないときの広がり”をベイズ的に加えて、現場での過信を防ぐ方法ということですね。これなら試す価値がありそうです。
