拓海さん、お疲れ様です。部下から『AIで需要予測を変えましょう』と言われまして、正直何から手を付けていいのか分かりません。これ、本当に現場で使えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これから一緒に整理しましょう。今日は『HNAM』という手法の論文を分かりやすく噛み砕いて説明しますよ。要点を最初に三つでまとめると、1) 予測の精度を保ちながら、2) 各要因の寄与が見える化され、3) 現場の専門知識を反映できるようになるんです。
なるほど、三点はわかりました。ただ『寄与が見える化』と言われても、我々の現場でそれをどう使えばいいのかイメージが湧きません。要は、売上が増えた理由を人が理解できるということでしょうか。
その通りです！例えるなら、HNAMは複数の専門家がそれぞれ意見を出して合算した会議の議事録のようなものです。一人は曜日の影響、別の人は販促の影響、さらに別の人は祝日の影響を説明し、それらの合計が予測結果になります。だから『どの要因がどれだけ効いているか』が一目で分かるんです。
それは良さそうです。しかし導入コストや運用コストの面で現実的かどうか気になります。システムを入れても、いつもの担当者が説明できなければ意味がありません。投資対効果はどう評価すればいいでしょうか。
大事な視点ですね。要点は三つで評価できます。1) 予測精度の改善幅が在庫削減や欠品減少に直結するか、2) 分かりやすい説明が現場の意思決定を早めるか、3) 導入したモデルを現場ルールで簡単に調整できるか。HNAMは可視化が強いので2)と3)で有利になりやすいんです。
なるほど。では技術的には難しいものですか。現場の担当が簡単に触れるようなものに落とし込めますか。私自身、Excelは直せる程度でクラウドは苦手ですから、その点が不安です。
大丈夫、できないことはない、まだ知らないだけです。HNAMの特徴は『各要因の重み（係数）を別のネットワークが推定する』という構成で、最終的には数値の合算で予測が出ます。だから、もしUIで各要因のグラフとスライダーを用意すれば、現場の人も直感的に操作できますよ。
これって要するに、ブラックボックスのAIではなく、各要因ごとに『なぜそうなったか』が見えるようにする仕組みということですか？それなら現場でも説明しやすいですね。
その通りですよ！要点をもう一度三つで言うと、1) 予測は複数要因の合算で表される、2) 各要因の影響は階層的に設計できる（曜日→販促→祝日など）、3) 現場のルールや直感をモデルに取り込める。ですから現場の説明責任や信頼性の向上に直結します。
分かりました。では、小さく始めて効果を測ってから拡張するという形で進めればいいですね。私の理解で確認させてください。HNAMは各要因ごとに影響度を出すので、現場の説明やチューニングがしやすく、投資対効果を見極めやすいということですね。
まさにその通りです！大丈夫、一緒に段階的に進めれば必ずできますよ。まずはパイロットで一商品か一店舗から始めて、在庫と欠品の改善効果を数値で示しましょう。それが見えれば経営判断はずっと楽になりますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめます。HNAMは要因ごとの寄与が見えるように設計された予測手法で、まずは小さく試して効果を示し、現場の知見をモデルに反映させながら拡張していけば投資対効果が見えやすくなるということですね。これなら現場にも説明できます。ありがとうございました。
1.概要と位置づけ
結論ファーストで述べる。Hierarchical Neural Additive Models（HNAM）は、機械学習の精度を保ちながら、各説明変数（要因）がどのように需要予測に寄与しているかを明示的に示せる点で従来手法を大きく変えた。要するに、ブラックボックスの高精度モデルと、説明可能な加法モデルの利点を両取りするアプローチである。
基盤となる考え方は単純である。従来のニューラルネットワークは多様な特徴を混ぜて表現するため、なぜその予測になったかが分かりにくい。HNAMは予測値を「ベースライン（レベル）」と「各要因の効果」の合算として表現し、それぞれの効果を別個に推定する。
この構成により実務上の利点が生まれる。現場で「なぜ売上が上がったのか」「どの割引が効いたのか」を説明できるため、意思決定の説明責任が果たせる。経営判断の観点では、説明可能性はリスク低減と現場受容の両面で価値がある。
学術的には、HNAMはNeural Additive Models（NAM）を時間系列に拡張し、要因間の相互作用を階層的に扱う点で位置づけられる。具体的には曜日→販促→祝日といった階層をユーザーが定義し、その順序に従って情報を拡張していく。
これにより、単純な加法モデルの解釈性と、ニューラルネットワークの表現力という二つの属性が統合されている。実務で重要なのは、この可視化が操作可能であり、現場の専門知識をモデルに反映できる点である。
2.先行研究との差別化ポイント
従来の手法は大きく二つに分かれる。ひとつは統計的時系列モデルで、解釈性は高いが表現力が不足し複雑なパターンを捉えにくい。もうひとつはディープラーニング系の黒箱モデルで、高精度だが解釈が困難であり、現場での信頼獲得に課題があった。
HNAMの差別化点は、説明性をモデル構造として組み込んだ点である。各要因の係数を別ネットワークで推定し、その推定はユーザーが指定した階層構造に従うため、相互作用を制御しながら表現力を確保できる。
また、比較実験では最先端の黒箱モデルと匹敵する予測精度を示しつつ、統計モデルを明確に上回る性能を報告している。つまり、解釈可能性を犠牲にせずに実務で十分使える精度を達成した点が独自性である。
実務への適用可能性という観点でも差がある。HNAMは要因別の寄与を可視化するため、現場が結果を検証してモデル修正を提案しやすい。これが現場受容と運用のしやすさに直結するのが最大の優位点だ。
最後に、先行研究が相互作用の扱いを学習に任せがちであったのに対し、HNAMはユーザー指定の階層で相互作用を許容するため、ドメイン知識をモデルに組み込める実用性を提供している。
3.中核となる技術的要素
HNAMの中核は、予測を「レベル（baseline）」と各説明変数の効果の合算で表現する加法的な枠組みである。ここで各説明変数の係数をニューラルネットワークが推定するため、非線形で複雑な影響も捉えられる。
重要な工夫は相互作用の扱いだ。全ての相互作用を無制限に認めると解釈性が失われるため、HNAMはユーザーが指定する階層に従って情報セットを段階的に拡張し、下位の要因から順に係数を推定する。これにより必要な相互作用だけを許容できる。
実装的には、各要因ごとに小さなネットワークを用意し、それらが estimating coefficients を出力する設計である。得られた係数に特徴量を掛け合わせて合算することで最終予測を生成する。したがって可視化は係数と特徴量の積和として自然に提供される。
また時系列データに対して過去観測や商品属性などを情報セットとして組み込み、各要因の推定に必要な情報のみを渡すことで過学習を抑制しつつ実務的な説明を可能にしている。これは現場の知見を反映するために有益だ。
最後に、設計思想としては『可視化可能な中間表現を持つこと』が重要である。これにより、予測値だけでなく、各要因別の貢献度や相互作用の寄与を現場で議論し、モデル修正に役立てることができる。
4.有効性の検証方法と成果
論文は実データを用いた広範なベンチマークを行っている。比較対象には統計的手法と最先端の黒箱系ディープモデルが含まれており、精度面での優劣を定量的に評価している。評価指標は需要予測で一般的な誤差指標を用いている。
結果は興味深い。HNAMは黒箱系モデルに匹敵する予測精度を示し、統計的手法を一貫して上回るパフォーマンスを発揮した。しかも各要因の寄与が妥当な形で出力され、ドメイン知識に合致する説明が得られると報告されている。
さらに論文では、可視化された貢献度が現場の専門家による評価と整合するケースが多数示されている。これは単なる数値上の改善に留まらず、現場受容性の向上という実務上の価値を示唆する重要な証拠である。
検証では過学習対策やハイパーパラメータ選定の手順も明示されており、実務での再現性に配慮している点も好ましい。特に階層構造の設計が結果に与える影響について詳細な分析が行われている。
総じて、HNAMは精度と解釈性の両立を実証し、現場で実用的に使えるレベルの成果を示したと評価できる。これが経営判断に与えるインパクトは小さくない。
5.研究を巡る議論と課題
HNAMは多くの利点を持つ一方で課題も残る。第一に階層構造の設計はユーザー依存であり、誤った階層設定は性能低下や誤解を招く可能性がある。したがって、ドメイン専門家の関与が前提となる。
第二に、モデルの学習と運用には一定のデータ準備とエンジニアリングが必要だ。特に時系列の欠損処理やカレンダー情報の整備、販促や価格情報の正規化など、現場データの前処理工数が無視できない。
第三に、解釈可能性の提示方法も重要である。単に数値を出すだけでは現場で使われないため、ダッシュボードや可視化設計が運用面の成功を左右する。UXの設計と現場教育が運用の鍵となる。
第四に、HNAMはユーザー指定の階層に依存するため、自動探索機能がまだ限定的である。今後は階層設計を半自動で提案する仕組みや、階層のロバストネス検証が求められる。
最後に法務やガバナンスの観点も忘れてはならない。説明可能性は透明性を高めるが、その説明自体が誤解を生まないように、説明基準や運用ルールを明確にしておく必要がある。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向を推奨する。第一に、階層設計を現場で簡便に設定・検証できるツールの開発、第二に可視化とUI/UXの改良、第三に少量データや新商品に対するロバスト性の検討である。これらは実務導入を加速する。
学術的には、階層の自動探索や、異なる階層設計間の比較評価の枠組みを整備することが求められる。さらに、モデルの説明が実際の意思決定にどのように寄与するかを定量的に評価する実験が必要である。
教育面では、現場担当者がモデルの出力を正しく解釈できるようなトレーニングの整備が不可欠だ。どの数値が重要で、どのような操作が安全かを明確にする教材が必要である。
検索に使える英語キーワードを挙げると、Hierarchical Neural Additive Models, Interpretable Demand Forecasting, Neural Additive Models, Time Series Explainability などが有効である。これらを手掛かりにさらに文献を追うとよい。
総括すると、HNAMは実務的な説明可能性を提供する実用的なアプローチであり、運用面の整備と階層設計の支援が整えば広範な業務適用が期待できる。
会議で使えるフレーズ集
・「このモデルは要因別の寄与が出るので、どの施策が効いたかを定量的に示せます。」
・「まずは一商品、一拠点でパイロットを行い、在庫と欠品の改善を定量で評価しましょう。」
・「階層構造は現場の業務ルールで決めるので、専門家の意見を反映して設計します。」
引用元: L. Feddersen, C. Cleophas, “Hierarchical Neural Additive Models for Interpretable Demand Forecasts“, arXiv preprint arXiv:2404.04070v1, 2024.
