AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が”LIME”とか言ってましてね。導入すれば何が変わるのか、正直よく分からないのです。投資対効果が見えないと役員会で説明しにくくて困っています。
素晴らしい着眼点ですね！LIMEはLocal Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME)（ローカル解釈可能モデル非依存説明）といい、モデルが出した結果の「なぜ」を分かりやすくする道具です。経営判断で必要な”説明可能性”を補強できるんですよ。
それはありがたい。ですがうちのデータは年次の国別統計で欠損も多い。現場からは「何をもって重要とするかが分からない」とも聞きます。現実にはどれほど役立つものでしょうか。
大丈夫、一緒に考えればできますよ。重要なのは三点です。第一に欠損値処理、第二に局所的にモデルを立てること、第三に可視化で意思決定者に寄せて説明することです。
これって要するに欠損を埋めて、小さな範囲で”なぜそうなったか”を説明できるようにするということ？それなら現場の納得も得やすいかもしれませんが、具体的にどう進めればよいですか。
正解です。まずは欠損値には複数の補完方法を試して堅牢性を確かめます。次にLIMEで局所的に説明変数の寄与を算出し、最後にICE（Individual Conditional Expectation）プロットで挙動を検証します。こうすれば現場が納得する説明ができますよ。
投資対効果の観点では、どの段階で費用対効果を測ればいいのか。社内では「解析に時間ばかりかかる」との声もあります。実際の運用は現場に負担をかけずに可能でしょうか。
安心してください。経営視点では三段階で評価します。第一段階は初期PoCでの説明可能性向上、第二段階は政策や業務改善への仮説提示、第三段階は改善効果の定量化です。初期は小さなサンプルで着手し、効果が出れば拡大する段取りにすれば現場負担は抑えられますよ。
そのPoC段階でどんな成果を出せば役員に示せますか。数字やグラフの形は何を示せば説得力があるのか、具体例を教えてください。
具体的には、国や年ごとに”その年の変化を最も説明する要因トップ3″を図示することです。LIMEで各変数の寄与度を出し、ICEで挙動の一貫性を示すと、因果ではないが業務改善に結びつく示唆が得られます。これがあれば経営判断で使いやすいです。
それなら社長への説明資料も作れそうです。最後に、我々のような素人が導入で失敗しないための注意点を一言でまとめてもらえますか。
はい、三点に絞りますよ。第一に目的を明確にし、何を”説明”したいか決めること。第二に複数の補完方法を試して結果の頑健性を確認すること。第三に可視化を経営目線に合わせて磨くこと。これを守れば失敗をかなり減らせますよ。
分かりました。要するに「目的を決めて、欠損処理を慎重にやり、経営が使える図にする」わけですね。よし、私の言葉で社長に説明してみます。ありがとうございました。
