AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「GP-GOMEAが説明可能なモデルを作れる」と聞きましたが、正直ピンと来ません。これって要するに何ができる技術なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に説明しますよ。まず、Genetic Programming (GP) 遺伝的プログラミングというのは、木構造の数式を進化させて問題を解く方法です。GP-GOMEAはそのなかでも効率よく小さな式を作る手法で、解釈しやすいモデルを得られるんですよ。
なるほど、説明可能性というのは経営上も重要です。ですが現場で使えるかどうか、コストや手間が問題になります。今回の論文は何を変えたのですか。
端的に言えば、より複雑な演算子、つまり1つのノードが多数の引数を取る高次の演算子（higher-arity operators）を扱う際の効率を改善しています。要点は三つで、一つ目は余分な構造を賢く扱うこと、二つ目は部分木の意味を踏まえた継承、三つ目は実際に使う子だけを優先する選択です。
なるほど。それで現場導入にあたってのメリット、投資対効果という観点ではどう評価できますか。現場の人は難しい設定を好みません。
良い質問です。現場では三つの観点で効果が見込めますよ。第一にモデルが浅くて小さくなることで運用負荷が下がること、第二に解釈可能性が上がり意思決定に寄与すること、第三に探索効率が改善するため開発コストが下がることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
これって要するに、無駄な枝を切って必要な部分だけを進化させる工夫を加えたということですか。それなら維持管理は楽になりそうです。
その理解で合っていますよ。より正確には、テンプレートにある使われないノード（intron、イントロン）を放置せず、意味（semantic）を考慮して継承や子の選択を行うことで無駄を減らすのです。失敗は学習のチャンスですから、段階的に試していけば良いです。
現場での実装イメージをもう少し具体的に教えてください。初期投資はどの程度で、どういう段階で効果が見えるのでしょうか。
現実的な導入は段階的です。まずは既存データで小さな実験を回し、モデルサイズと精度のトレードオフを評価します。次に運用ルールと説明資料を作成して意思決定に使えるかを検証します。最終的には現場での運用開始後に効果が見える設計です。要点は三つ、検証、説明、段階導入です。
分かりました。では私の言葉で整理します。今回の論文は、複数引数を取る複雑な演算子を扱う際に無駄な構造を減らす工夫を加え、結果として分かりやすく小さい数式を効率的に作れるようにしたということで間違いないでしょうか。
素晴らしい要約です、その通りですよ。投資対効果を重視する田中専務には特に有用な視点だと思います。一緒に次の一手を考えましょう。
