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Graph Unlearning with Efficient Partial Retraining

（グラフの一部再訓練による効率的な忘却）

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田中専務

拓海先生、最近部下から「学習済みのグラフモデルから特定データを消したい」と言われて困っております。要するに過去の取引データや個人情報を削除したい時に、モデルをどう扱うのがいいのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！まず結論を3点でまとめますよ。一つ、不要なデータを”忘れさせる”には全体を再訓練する方法が確実だがコストが高いこと。二つ、部分的に再訓練することでコストを下げられること。三つ、グラフ構造を切り分けると性能が落ちやすい点をどう補うかが肝です。大丈夫、一緒に整理できますよ。

田中専務

要するに全部やり直すか、一部だけやるかのトレードオフということですか。うちの現場だと全とっかえは無理ですし、一部だと精度が落ちるのは怖いです。これって要するにコストと品質の問題ということでしょうか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！その通りです。まずは現実的な選択肢を整理すると、全体再訓練は最も確実であるが時間とコストがかかる。部分再訓練は速いが、グラフを分割すると重要なつながりが切れてモデル性能が落ちる。論文ではこの落ちを減らす工夫を提案しているのです。大丈夫、一緒に方法を掘り下げていけるんです。

田中専務

具体的にはどんな工夫でしょうか。現場で扱える目線で教えてください。コスト削減だけでなく、現行の予測性能をなるべく保ちたいのです。

AIメンター拓海

いい質問です。論文の要点を平易に言うと、まず

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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