拓海さん、最近部下から「これを読むべきだ」と言われた論文があって、題名は長くてよく分かりません。要するに何が新しいんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！この論文は、ランダムフォレストという予測器に対して、どの変数が本当に重要かをより正しく見極めるために、Global Sensitivity Analysisという考え方を持ち込んだものですよ。
Global Sensitivity Analysisって、聞き慣れません。現場での導入や投資対効果をどう評価すればいいのか、イメージが湧きませんね。
大丈夫、一緒に紐解けば必ず理解できますよ。まず要点を三つにしますね。1) 既存のランダムフォレストの重要度指標は誤解を招くことがある、2) GSAは入力変数の不確実性が出力にどう効くかを測る、3) これを結び付けると変数の生成的な重要度が分かる、という点です。
なるほど、でも具体的には現場データの中でどの指標を信じればよいか、迷うところです。たとえば売上予測で重要度の順位が違うと判断が変わりますよね。
そうですね。簡単に例えると、従来の重要度は社員の発言を基にした評判のようなもので、GSAは実際にその社員が業績に与える影響のシミュレーション結果のようなものですよ。評判と実績、どちらを採用するかが分かるんです。
これって要するに、今までの重要度が見せかけで、GSAは実際の因果や影響を測る方法ということですか？
その理解でほぼ合っていますよ。正確にはGSAも因果を証明するわけではないが、入力の不確実性が出力にどう影響するかを分解してくれるので、生成的な重要性を評価しやすくなるんです。
投資対効果で言うと、これを導入するコストと得られる改善はどう見積もればよいですか。現場はデータの準備も大変です。
大丈夫です。導入判断は三点に絞れますよ。1) データが一定量ありモデルが既に使われていること、2) 変数の意味合いが経営判断に直結すること、3) まずは小さな検証で効果が得られるかを試すことです。一度小さく試してから拡大すればリスクは抑えられます。
現実的で安心します。最後に、会議で説明するための簡単な要点を三つにまとめてくれますか？
もちろんです。1) 従来の重要度は誤解を招くことがある、2) GSAは入力変数の影響をシミュレーション的に評価する、3) 小さな検証で導入価値を確かめてから拡大する、です。これを一枚のスライドで話せば十分です。
分かりました。では私の言葉で整理します。要するに、この手法はランキングの見直しを通じて本当に効く要因を特定し、まずは小規模に試してROIを確かめるということですね。
