AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手が映画の興行収入をAIで予測できるって話をしてましてね。投資対効果が見えれば製作委員会の判断もやりやすいと。これ、本当に経営判断に使えますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、映画の収益予測は技術的に可能であり、経営判断を支援できるんですよ。重要なのは何を入力にするか、どのモデルを使うか、そして結果の不確かさをどう伝えるか、の三点です。
三点ですね。具体的にはどんな情報を入れれば良いのですか。主演や監督、予算、製作国なんかは昔から言われていますが、それで十分でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！論文で扱っている典型的な入力は、映画タイトル、MPAAレーティング、ジャンル、公開年、IMDb評価、投票数、監督・脚本・主要キャスト、製作国、予算、製作会社、上映時間などです。これらを前処理して特徴量に変換し、学習させますよ。
前処理とか特徴量化というのは、要するにデータをコンピュータが理解できる形に整えるということですか？
その通りですよ。例を挙げると、監督や俳優といった文字情報はLabel Encoder（ラベルエンコーダ、カテゴリを数値に変換する手法）で数値に置き換え、IMDbの評価はそのまま数値として使う。欠損値は補完し、予算は尺度を揃えます。これが前処理です。
モデルの種類についても教えてください。若手はランダムフォレストだの勾配ブースティングだの言っていましたが、どれが使えるのでしょう。
素晴らしい着眼点ですね！論文ではLinear Regression（線形回帰）、Decision Trees（決定木）、Random Forests（ランダムフォレスト）、Bagging、XGBoost、Gradient Boosting（勾配ブースティング）など、回帰（regression）に適した手法を比較しています。実務では解釈性と精度のバランスを見て選びますよ。
なるほど。精度の話ですが、どうやって本当に当たるかを確かめるのですか。過去のデータで試すんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。Train Test Split（訓練・検証分割）とcross-validation（交差検証）で過去データを分け、R-squared（決定係数）、Mean Absolute Error（平均絶対誤差）、Mean Absolute Percentage Error（平均絶対誤差率）などで評価します。さらにハイパーパラメータの最適化にGridSearchCV（グリッドサーチ）を使います。
それで最終的にはどれが良かったんですか。結構精度の差は出るんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！論文の結果ではGradient Boosting（勾配ブースティング）が最も優れ、訓練精度で約91.6%、検証精度で約82.4%を達成したと報告しています。ただし重要なのは過学習と外挿（未知の市場）への弱さをどう管理するかです。
これって要するに、過去のデータで学ばせれば相当当たる可能性があるが、新しいタイプの作品や市場変化には注意が必要、ということですか？
その通りですよ。要点は三つです。第一に、良質な入力データと前処理がないと精度は出ない。第二に、モデル選びとハイパーパラメータ調整が結果を左右する。第三に、出力の不確かさを定量化して経営判断に組み込むことです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。ではまずは小さく試してみて、不確かさの範囲を確認するのが現実的ですね。私の言葉で言うと、過去データで学んだ有力な判断材料を示しつつ、未知の変動に備えたリスク評価も合わせて提示する、ということですね。
