AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手が騒いでいる論文の話を聞いたのですが、「可逆的記号回帰」って何がそんなに画期的なんでしょうか。私は現場の数字と理屈が見えることが重要だと思うのですが、これは我々の業務に何をもたらすのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！可逆的記号回帰、Invertible Symbolic Regression（ISR）は一言で言えば、データから「人が読める式」を学びつつ、その式で前向き（原因→結果）も逆向き（結果→原因）も扱えるようにする技術です。言い換えると、ブラックボックスの予測だけでなく、原因を説明できるようになるんですよ。
なるほど。ただ、技術の名前が長いのでピンと来ません。これって要するに「データから普通の方程式を作って、それを使って逆に原因を特定できる」ということですか？
その通りです、田中専務。要点を三つで整理しますよ。第一に、Invertible Neural Networks（INNs）＝可逆ニューラルネットワークを使い、前向きと逆向きの関係を片方のモデルで表現できるようにしていること。第二に、Equation Learner（EQL）＝式学習ネットワークの仕組みを取り入れ、人が読める数学式を出力できること。第三に、不確かさを扱うための潜在変数zを使い、逆問題で複数の解がある場合にも対応できることです。
具体的に言うと、現場で計測した結果から「原因」を特定することに使えると。投資対効果の観点では、どれぐらいのデータと工数が必要になりますか。黒箱のAIと比べて現場が受け入れやすいとも聞きますが。
良い質問です。結論を先に言うと、データ量は用途によるが、既存の物理モデルがある程度分かっているなら少なめで済むことが多いです。導入コストはモデル設計と解釈可能な式への調整にかかりますが、運用面では式があることで現場説明や検証が早く進み、意思決定の速度が上がるという効果が期待できます。
現場に説明しやすいのは魅力的です。現場の担当が「数字が合わない」と言ったときに、単に予測誤差を示すのではなく「原因はここにあり得る」という候補が出せるということですね。ちなみに、式が複雑で読めなかったら意味がないのではありませんか。
その懸念も正当です。ISRでは式の簡潔さを保つためにL0.5正則化などの手法で不要な項を削る工夫がされているため、モデルは出来るだけシンプルに保たれるよう設計できます。現場で使う際は、まずは単純な式で可視化し、必要なら徐々に複雑度を上げるというステップがお勧めです。
運用面での不確かさ、例えばセンサの誤差があるときにも対応できますか。逆問題は一義に定まらないケースが多いと聞きますが、その対応はどうなるのでしょうか。
ISRは逆問題の不確かさを潜在変数zで扱います。観測yを固定してzをランダムサンプリングすることで、複数の妥当なx候補を得られるのです。これは不確かさを定量化して現場に示す上で強力であり、リスク管理の観点でも有利になりますよ。
要は、式があって、しかも逆に原因候補を出せて、その分布まで分かると。最後に現実的な導入の進め方を教えてください。どこから始めれば投資対効果が出やすいでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは既存の計測データと専門家知見がある領域でパイロットを行い、その結果を式として現場に提示することから始めると良いです。要点を三つでまとめると、データと専門知識の組合せで小さく始める、式の単純性を重視して説明性を担保する、不確かさを出して意思決定に活かす、です。
わかりました。では私の言葉で整理します。ISRはデータから人が読める式を作り、その式で原因と結果の双方を扱える可逆性があり、さらに候補のばらつきまで示せる技術だと理解しました。これなら現場説明と投資対効果の両方で説得しやすそうです。
