AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「大学入試の点数と脳の反応が関係あるらしい」と聞きました。そんな話を本当に経営判断に活かせますか。投資対効果を知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！要点を先に言うと、前頭前皮質の活動（fNIRSで測る脳血流パターン）が学力指標とある程度関連することが示され、さらに量子アニーリングという手法で重要な特徴を選べる可能性があるんですよ。
これって要するに、学生のテストの点数と脳の計測データを見れば、人の学力を予測できるかもしれないということですか？それが本当にビジネスで使えるなら興味があります。
良い質問です。簡潔に言うと、完全な予測モデルには至らないが、特定の認知タスク（言語流暢性や記憶課題など）が学力と相関している点を示しているんです。ビジネスへの応用は、適切な検証とコスト計算が前提になりますよ。
量子アニーリングって何ですか。名前だけ聞くと投資が大きそうで怖いのですが、既存の機械学習とどう違うのですか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単なたとえで言うと、量子アニーリングは膨大な鍵の山から最適な鍵を見つける新しい探索法です。古典的な機械学習（CML）と比べて探索のしかたが違い、組合せ的な特徴選択で有利になる場面があるんです。
要するに、データから重要な指標を効率よく見つける方法で、うちのような現場でも使えるのかという点が気になります。導入の現実的なコストや、専門知識がどの程度必要か教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を3つにまとめると、1) 測定機器（fNIRS）の初期投資、2) データ解析と検証の人件費、3) 導入後の意思決定フローへの落とし込み、です。小さく始めて効果が出れば拡張するのが現実的です。
具体的にどのタスクが効いているのですか。うちの教育や採用に応用するなら、ターゲットが分かっていないと始められません。
素晴らしい着眼点ですね！研究では言語的な流暢性（verbal fluency）、記憶に関わるCorsiブロック課題、認知負荷を測るN-backなどが相関を示しました。企業での応用ならまずは短時間課題でスクリーニングを行うプロトコルが現実的です。
これって要するに、まずは機器と短い課題で試験的に測って、相関が出れば教育や採用で使うか検討するという段取りでいいのですね。間違っていませんか。
その理解で合っていますよ。まずは小規模な検証、次にモデルの外部妥当性を確認し、最後に業務プロセスに落とし込む。投資対効果を段階的に検証する流れが現実的です。
分かりました。要するに、fNIRSで前頭前皮質を測り、量子アニーリングで重要指標を選べば、学力と相関する要素が見えてくる。それを小さく検証してから展開する、という理解で間違いありません。ありがとうございました。
