拓海先生、最近部下から「説明可能性（Explainability）が重要です」と言われるのですが、うちのデータには結構な欠損がありまして、そもそも説明って信頼できるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まず結論を一言で言うと、欠損データは説明の信頼性を大きく揺るがす可能性があるのですが、適切な補完（imputation）と影響評価を組み合わせれば実務で使える説明にできますよ。
補完というのは要するに抜けている数字を埋めるってことですね。しかし、埋め方で説明が変わるなら意味がないのではないですか。
いい質問です。補完方法には単純平均やk近傍（KNN）から、多重代入法（Multiple Imputation by Chained Equations、MICE）まで様々ありますが、それぞれが説明指標、たとえばSHAP（SHapley Additive exPlanations）に及ぼす影響が違うのです。
これって要するに、補完の仕方次第で「重要な要素」が変わるということ？もしそうなら、投資判断で使えなくなる気がします。
概ねその通りです。ただ、実務的には三つのポイントで対応できますよ。第一に補完方法を複数用意して頑健性を確認すること、第二に補完による説明の変動を定量化すること、第三に理論的な影響（欠損が説明にどう効くか）を考慮することです。
それは現場でもできそうですね。でも実際の検証は手間がかかるのでは。ROI（投資対効果）の観点で最低限やるべきことは何でしょうか。
短く三点です。第一に主要な補完法（平均、KNN、MICE）の比較で説明の安定性を確認すること、第二に説明の変動が意思決定に影響するかをサンプルで評価すること、第三に欠損自体が意思決定に意味を持つ場合は欠損を特徴量として扱う設計を検討することです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。欠損を特徴量にするというのは面白いですね。最後に、これを現場で説明するための簡単な言い方を教えてください。
いい締めくくりですね。現場向けにはこう言えば伝わりますよ。「欠損の扱い方で説明が変わるため、複数の補完で安定性を確認し、欠損自体が意味を持つ場合はそれをモデルに入れて説明の信頼度を高めます」。この三点セットを提示すれば、投資判断に必要な透明性は担保できますよ。
分かりました。要するに、補完方法を比較して説明のぶれを確認し、欠損に意味があるならそれを使うことで、安心して意思決定に使えるということですね。よし、部長会でこのセットを提案してみます。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べると、本研究は欠損データが機械学習モデルの説明可能性に与える影響を実証的かつ理論的に示し、補完（imputation）戦略が説明指標に与える影響を定量的に評価するための基盤を提示した点で大きく前進している。欠損データは業務データでは日常茶飯事であり、その扱いが説明の信頼性を左右するため、経営判断に直結する説明可能性（Explainability）は実務上のリスク管理に直結する。特に、SHAP（SHapley Additive exPlanations、シャープと略す）などのシャプレー値に基づく説明手法が広く使われている現在、補完方法次第で示される「重要特徴」が変動する事実は、モデル運用のガバナンス上に即した対応を要請する。
本研究は既存の補完手法を横断的に比較し、SHAP値への影響を実験的に示したうえで、欠損がシャプレー値へどのように理論的影響を及ぼすかを解析している。実務的には、単に精度を最適化するだけでなく、説明の安定性や変動の範囲を確認する工程が必要であることを明確化した。これは、データ品質の不確かさが意思決定に与える影響を可視化するという意味で、経営層のリスク評価に新たな視点を提供する。特に、中小企業の現場では欠損が多く発生しやすいため、本研究の示唆は直接的に運用改善に結びつく。
本節の要旨は、欠損データの存在が説明可能性における信頼性問題を引き起こし得る点と、その対処として複数補完法の比較と説明変動の定量化が不可欠である点を示したことにある。従来は予測性能の低下が主な関心事であったが、説明の一貫性を担保することが意思決定の透明性確保につながるという観点が本研究の中心である。経営判断の観点からは、説明の「何が変わるか」を把握した上で導入を検討することが重要である。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は主に欠損データが予測性能に与える影響を扱ってきたが、本研究は説明可能性（Explainability）の観点から体系的に比較した点で差別化される。従来の議論では、補完法の性能評価はRMSE（Root Mean Square Error、二乗平均平方根誤差）などの予測誤差に偏りがちであり、そこから導かれる相関行列や可視化が必ずしも説明指標の忠実性と一致しないことが示唆されていた。ここで本研究は、補完法がSHAP値に与える影響を直接計測することで、説明の安定性という新しい評価軸を提案している。
また、複数の補完アルゴリズムを横並びで評価し、SHAPに現れる特徴重要度や特徴間相互作用の変動を実証的に示した点は重要である。これにより、最もRMSEが良い補完法が必ずしも最も説明に適しているとは限らないという警告を与えている。経営上は、モデル導入時に予測精度だけでなく説明の頑健性を評価指標に入れるべきだという実務的インパクトをもたらす。
さらに本研究は理論解析によって欠損がシャプレー値へ与える影響のメカニズムを示し、補完によるバイアスや分散の変化が説明にどのように反映されるかを説明している。この理論的理解は、単なる経験則ではなく、欠損状況に応じた合理的な補完選択を可能にする。従って、先行研究との違いは、説明指標への直接的関心と理論的裏付けの双方を兼ね備えた点にある。
3.中核となる技術的要素
本研究の技術的中核は三つに要約される。第一に欠損値補完（Imputation）の多様な手法の比較であり、ここには単純平均補完、k-nearest neighbors（KNN、k近傍法）、Multiple Imputation by Chained Equations（MICE、多重代入法）などが含まれる。第二に説明手法としてのSHAP（SHapley Additive exPlanations、シャプレー加法的説明）の適用であり、シャプレー値という協力ゲーム理論に基づく価値配分概念を用いて特徴寄与を算出する。第三に理論解析であり、欠損が存在する場合にシャプレー値の期待値や分散がどのように変化するかという数学的影響評価が行われている。
ここでSHAPは、モデル出力を各特徴の寄与へ分解するための手法であり、経営層が「なぜその予測になったか」を説明する上で分かりやすい可視化を提供する。補完手法はモデル入力を変えるため、結果的にSHAP値が変動し、重要視される特徴が入れ替わることがあり得る。理論解析はその変動を単なる観察に留めず、どのような欠損構造や補完の特性がシャプレー値へ影響を与えるかを定量化する点で実務上の設計指針を与える。
実務的には、補完→学習→SHAPというパイプラインの中で、各段階の不確かさをモニタリングする設計が求められる。加えて、欠損そのものが何らかの情報を含む場合は欠損フラグを特徴に加える設計が有効であることが示唆される。これにより、単なる穴埋め以上の説明可能性向上策が実務で採用可能になる。
4.有効性の検証方法と成果
検証は主に実データを用いた実験と理論解析の二軸で行われた。実験では複数の補完手法を適用したデータセットで学習モデルを構築し、各補完に対するSHAP値を比較して特徴重要度と相互作用の変動を計測した。結果として、補完法によってSHAPに示される上位特徴や相互作用が有意に変化する場合が多く、特に欠損が系統的に発生している場合には補完法の選択が説明に大きな影響を及ぼすことが示された。
理論側では、欠損が与えるシャプレー値のバイアスや分散の増加について解析が行われ、補完が導入する情報と元データの統計的性質の差異が説明の不確かさを生むメカニズムが示された。これにより、補完結果の信頼区間や説明値の感度解析が可能になり、実務では単一の説明値ではなく補完ごとの分布で示すことの重要性が裏付けられた。つまり、説明を提示する際には中央値だけでなく変動幅を示す設計が望ましい。
総じて、本研究は補完手法の違いが説明に与える影響を定量的に示し、補完の選択が意思決定に及ぼすリスクを可視化する手法を提供した。実務導入時には複数補完の比較、説明の感度分析、不確かさの明示という三点を最低限の標準プロトコルとすることが提案される。
5.研究を巡る議論と課題
本研究の示唆は強いが、留意すべき課題も明確である。第一に補完手法の選択肢は増え続けており、深層学習を使った補完法やツリー系アルゴリズムの内部処理による欠損対応などは一義的なランキングが難しい。第二にSHAP自体が計算コストや近似誤差を伴うため、大規模データやリアルタイム処理環境での運用に制約がある点だ。第三に欠損発生の機序（欠損が完全無作為か否か）に依存して結果が変わる点で、現場データの生成過程に関する理解が不可欠である。
また、説明の「受け手」が誰であるかによって求められる情報量は変わる。経営層が必要とするのは最終的な意思決定に足る信頼性の指標であり、技術者が必要とする詳細な感度解析とはレベルが異なる。したがって、実務実装では多層的な説明レポートを用意し、管理職向けの要約と技術者向けの詳細を分ける設計が現実的である。最後に、規制や説明責任の観点からも不確かさを隠さず提示することが求められる。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向で研究と実務の橋渡しが進むべきである。第一に補完法と説明手法を結合した自動化された感度分析フレームワークの開発であり、これにより運用現場で複数補完の比較を定期的に行うインフラが整備される。第二に欠損機構の推定手法と因果推論の導入であり、欠損が何を意味するのかをモデルに組み込むことで説明の解釈性が向上する。第三に説明の提示形式の標準化であり、不確かさや補完依存性を含めた報告テンプレートを実務で採用することが望まれる。
具体的な実務的取り組みとしては、補完による説明変動をKPI（Key Performance Indicator、主要業績評価指標）に組み込み、モデルの運用ガバナンスの一部とすることが有効である。さらに、データ収集段階での欠損低減策や欠損情報の補足を行うことで、補完依存性を根本的に低減する努力も並行して行うべきである。教育面では経営層向けの説明テンプレートと、技術者向けの感度解析ツールの整備が急務である。
検索に使える英語キーワード: “Missing Data”, “Imputation”, “Explainability”, “SHAP”, “Shapley values”, “Multiple Imputation by Chained Equations”, “KNN imputation”.
会議で使えるフレーズ集
「補完方法によって説明が変わる可能性があるため、複数補完で安定性を確認したい。」
「SHAPによる特徴重要度の変動幅を示した上で、その変動が意思決定に及ぼす影響を評価します。」
「欠損自体に意味がある場合は、欠損フラグをモデルに入れて説明の信頼性を担保します。」
引用元
