AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下から『SNSで国民の意見を取れる』って言われて困ってるんです。これって本当に使えるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、Twitterの投稿を機械学習で分類して、世論の傾向を把握できるんですよ。今日はイランの干ばつに関する研究を例に、導入のポイントを分かりやすく説明できますよ。
その研究って、具体的には何をやったんです？正直、技術的な部分はよく分からないので、成果だけ教えてください。
結論ファーストで言うと、ペルシア語（ファールシー）のTwitter投稿を集め、意見を4つのカテゴリに分けるモデルを作りました。モデルは単純なロジスティック回帰で、精度は約66%でFスコアは60%でした。これで世論の傾向を一定レベルで把握できますよ。
66%というのは現場で頼れる数字なんでしょうか。コストをかける価値があるか、そこが肝心なんです。
良い視点ですね。投資対効果で判断するなら、まず目的を明確化することです。要点は三つ、1）モニタリングでトレンドを早期把握できる、2）対話の優先課題を見つけられる、3）完全自動化前提でなく人の判断と組み合わせることで実用になる、です。
なるほど。現場判断と組み合わせるんですね。ただ、データの信頼性や偏りも心配です。twitterの投稿が本当に代表的なのか疑問でして。
その懸念も正しいです。ソーシャルデータは利用者層が偏ることがありますから、必ず補完データを用意すべきです。行政統計や現地ヒアリングを併用すれば、バイアスを補正して活用できるんです。
技術的にはどれくらいの手間がかかるんです？うちの現場がすぐ扱えるかという点も気になります。
導入は段階的に進められますよ。最初はデータ収集とラベル付け（人手）で検証し、次に軽量なモデルで自動化する。この研究もまずは2300件のラベル付きデータを作って、その上でロジスティック回帰を試しています。初期コストはかかりますが、運用は難しくありません。
これって要するに、まず手で『良いデータ』を作ってから、簡単なモデルで傾向を掴み、人の目でチェックしながら運用するということですか？
そのとおりです！まさに実務で成功している方法ですよ。要点を三つにまとめると、1）初期は人手で高品質なラベルを作る、2）軽量モデルでまず運用する、3）結果を人が監督して改善サイクルを回す、です。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
分かりました。では最後に、私の方で上司に説明するとしたら、どのように短くまとめれば良いですか？
短く言うなら『Twitterの投稿を使って国民の意見を早期検知する仕組みを低コストで作り、現場判断と組み合わせることで政策・施策対応を迅速化する』です。ポイントは小さく始めて確度を上げることですよ。
分かりました。では私の言葉でまとめます。『まず手で良質なデータを作り、軽いAIで傾向を掴み、現場の判断で運用する。完全自動化は当面の目標ではない』以上です。
