拓海先生、最近部署で「多モーダルのAIを導入すべきだ」と言われまして、正直どこから手を付ければ良いのか見当が付きません。要するに何をどう変えてくれるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。今回扱うのは複数種類のデータをまとめて扱う多モーダル機械学習（Multimodal Machine Learning, 略: Multimodal ML ― 多様データ統合）と、それを自動で設計する自動機械学習（Automated Machine Learning, 略: AutoML ― 自動化された学習設計）の組合せです。
多モーダルというのは、例えばカルテと画像と遺伝子情報を一緒に使う、という理解で合っていますか。それなら確かに現場の判断に近づきそうですが、導入コストが心配です。
その不安、よく分かります。要点をまず三つにまとめますよ。1つ目、異なる情報源を組み合わせることで判断精度が上がる。2つ目、AutoMLが手順を自動化して非専門家でも扱えるようにする。3つ目、アンサンブル学習（Ensemble Learning ― 複数モデルを組み合わせて精度を高める手法）で堅牢性を担保する。これで投資対効果が見えやすくなりますよ。
なるほど、ただ現場のデータはフォーマットがバラバラで品質もまちまちです。現場の担当者や医師に負担が増えるのは避けたいのですが、本当に現場負担を減らせるのですか。
大丈夫、現実的な運用視点で設計されています。AutoMLはデータ前処理、特徴量設計、モデル選定、ハイパーパラメータ調整までの作業を自動化して、現場の負担を減らす方向で設計できるんです。さらに、どのデータがどれだけ貢献しているかを評価する仕組みもあって、重要でないデータ収集は省けますよ。
これって要するに、どのデータを集めて、どのモデルを使うかを機械に任せてしまえば、無駄を減らして効果を最大化できるということですか。
その通りですよ。付け加えると、アンサンブルで複数の融合戦略を並列評価するので、どの組合せが最も現場に適しているかをデータで示せるのです。ですから、現場の不確実性に対しても堅牢な判断ができるんです。
説明は分かりましたが、規制や説明責任の面も気になります。導入したAIが間違った決断を出した時に、誰がどう責任を取るのか不明確だと現場は動きません。
その懸念も重要です。だから解釈性（Explainable AI, 略: XAI ― 説明可能なAI）を組み込み、どの変数がいかに予測に寄与したかを可視化する仕組みを持たせます。さらに運用ルールとして人間の最終判断を残す設計を推奨しますから、責任の所在も明確にできますよ。
分かりました。最後に要点を整理させてください。自分の言葉でまとめると、データの種類ごとに最適な処理とモデルを自動で探して、複数モデルの組合せで精度を高めつつ、どのデータが効いているかを示して現場の判断を支援する、ということですね。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
