AIBR プレミアム
田中専務
拓海先生、最近部下に「グラフ異常検知でAI導入を進めるべきだ」と言われて困っております。そもそもグラフ異常検知って何ができるのか、どう導入すれば効果が出るのか、実務視点で教えていただけますか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！グラフ異常検知はネットワークや取引関係、部品の結びつきなど“関係性”の中で通常と異なる振る舞いを見つける技術ですよ。大丈夫、一緒に要点を整理していけば必ず理解できますよ。
田中専務
具体的に現場で何が見つかるのかイメージが湧きにくいのです。例えばうちの取引データで使えるのでしょうか。
AIメンター拓海
できますよ。要点を3つで説明します。1) 関係性データから“異常に見えるノード”を洗い出せる、2) ラベル不要の手法で学習できるため現場負担が少ない、3) 実務では手法の選び方とハイパーパラメータ調整が結果を大きく左右する、です。
田中専務
なるほど。ラベル不要というのは経営的に魅力的です。ただ結局「どの自己教師あり学習を選ぶか」や「設定」の問題が出ると聞きました。それって要するに最初の設計で成功確率が決まるということですか。
AIメンター拓海
その通りですよ。ただ希望があります。本論文はその“選び方”と“設定”と“組合せ重み”を自動化する方向を示しており、現場で再現性を高める設計を提案しています。大丈夫、一緒に手順を分解していきましょう。
田中専務
自動化と申しますと、現場に特別なAI人材がいなくても動かせるのですか。計算コストや運用負荷も心配です。
AIメンター拓海
