拓海さん、最近うちの現場でデータが抜けているケースが多くて、部下に「AI入れよう」と言われて困っているんです。そもそも欠損があると学習ってどうなるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！欠損（missing data）は学習モデルの精度や挙動に直結しますよ。結論から言うと、欠損の扱い方次第で同じモデルでも性能が大きく変わるんです。大丈夫、一緒に整理していきましょう。
うーん、部下は「穴埋めしてから予測する方法」と「欠損パターンごとに予測器を作る方法」があると説明してきたのですが、どちらが現場向きなんでしょうか。
素晴らしい整理ですね！一般に（i）impute-then-predict（補完してから予測）と（ii）Pattern-by-Pattern（P-b-P、欠損パターン別）では特性が異なります。今回はシンプルな線形モデルを例に、どちらが理論的に妥当かを見ていけるんですよ。
具体的にはどのモデルを比べたんですか。社内でも昔ながらの手法を使っている部署があるもので。
いい質問です！この研究は古典的な線形分類器、つまりPerceptron（パーセプトロン）、Logistic Regression（ロジスティック回帰）、Linear Discriminant Analysis（LDA、線形判別分析）を欠損下で解析しています。要はシンプルな線形の器を比べて、欠損処理がどう影響するかを数学的に示しているんです。
なるほど。で、結論を端的に教えていただけますか。これって要するに、どの手法を現場で使えばいいということですか？
素晴らしい着眼点ですね！結論を三点でまとめます。第一に、単純補完（impute-then-predict）はモデルによっては誤りを招きやすい。第二に、ロジスティック回帰は欠損が無作為（MCAR）でも理論的に不適切になる場合が多い。第三に、LDAは欠損パターン別（P-b-P）に作れば理論的に優れた性質を示す、ということです。一緒に現場での意味を咀嚼しましょう。
これって要するに、補完してから同じ予測器を使うやり方は万能ではなくて、欠損の仕方やモデルごとに向き不向きがあるということですか？
その通りです！非常に良い整理です。具体的には、補完で情報を埋めても元データの依存構造や条件付き期待値を崩すと、ロジスティック回帰やパーセプトロンが本来の境界を学べなくなることがあるのです。ただし、欠損の発生が完全に無作為（Missing Completely At Random, MCAR）でない場合はさらに注意が必要です。
現場では欠損の理由が複雑で、完全に無作為とは言い切れません。投資対効果の観点ではP-b-Pでパターンごとに作るのは工数が増えて心配です。実務で現実的な落とし所はありますか？
素晴らしい現実的な視点ですね。導入の現実解としては三段階が有効です。まずは欠損がどの程度・どの変数で発生しているかを可視化して小さな投資で影響を測る。次に、重要変数に限定してP-b-Pを適用するか、補完手法を改善してバイアスを抑える。最後にLDAを検討するのは合理的である、という順番です。大丈夫、一緒にプランを作れば必ずできますよ。
分かりました。まずは欠損の可視化と重要変数の把握から始めてみます。最後に、今日のポイントを私の言葉で整理してもよろしいでしょうか。
もちろんです、素晴らしい流れですよ。最後に要点を三つにまとめます。第一に、補完だけで安心せず欠損構造を評価すること。第二に、モデルごとに欠損の影響は異なるので手法選定を慎重に行うこと。第三に、実務では段階的に投資して重要な変数に集中すること。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。私の言葉で整理します。欠損は単に穴を埋めれば済む話ではなく、補完かパターン別かで結果が変わる。ロジスティック回帰は欠損下で信頼できない場合があるが、LDAをパターン別に使えば理論的に強い。まずは欠損の実態を可視化してから段階的に手を打つ、これで間違いないですか。
