AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『Themis』って論文の話を聞きましてね。うちみたいな現場でも使えるテスト技術なんでしょうか。正直、私、AIの中身は苦手でして、導入するときの失敗が怖いのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。要点は三つで説明しますよ。まずThemisは深層学習システムの『誤動作を引き起こす入力の発見』を自動化する技術です。次に、その検出力が従来手法より高い点が重要です。そして最後に、その検出結果でモデルを再学習し精度を回復させられる点が実務では効きますよ。
なるほど。でも現場のエンジニアはもう色々やってるはずです。これって要するに従来のやり方と比べて『より多く、しかも自動で見つけてくれる』ということですか？
その通りです。専門用語を使うと、Themisは『fault-inducing data flows（欠陥を誘発するデータフロー）』を自動で探索します。身近な例に置き換えると、製造ラインの“たまに不良が出る条件”を、従来は人手で仮説を立てて調べていたが、Themisは原因になり得る条件を大量に自動で検査して拾い上げる、と考えれば分かりやすいです。
自動化で見つかるというのは心強い。ただ現場に導入するとき、効果が数字で示されないと経営判断が難しいのです。どのくらい増えるのか、どれだけ現場の手間を減らせるのかを教えてください。
良い質問です。論文の評価では、Themisは既存手法に比べ平均で約3.78倍の欠陥を検出しました。また、それらを使って再学習するとモデルの精度回復が平均で大きく上回ったのです。つまり、見落としていた問題を可視化して手戻りを防ぐ力が高いのです。
でも自動でいじると現場の耐性を壊したりしませんか。誤検出が多くて現場の信頼を失うと困るのです。誤検出の扱いはどうなっているのですか。
そこも重要です。Themisは『敏感なデータフロー』を見つけ、入力を少し変えたときに内部のニューロン出力が大きく変わる箇所を優先的に探索します。つまり根拠の薄いノイズではなく、システムの動作を左右する可能性のある変化に着目するため、誤検出の比率は抑えられる設計になっているのです。
導入コストも気になります。これは我々が自前で使えるものですか、外注前提ですか。現場の工数を考えるとそこが分かりやすくないと採算が合いません。
実務での使い方は二通り考えられます。一つは社内のAIチームが定期的に走らせる自動テストとして組み込む方法、もう一つは初期導入時に外部の支援を受けながら短期間で脆弱性を洗い出す方法です。どちらでも、Themisが示す検出事例で再学習し精度回復を図れば総合的に手戻りを減らせます。
分かりました。要するに、『見えにくい問題を自動で炙り出して、モデルを強くするための材料を与える道具』ということですね。私の言葉で言い直すと、Themisは『事故が起きそうな条件を先に見つけて、手直しして精度を取り戻すための自動検査装置』である、と。
