AIBR プレミアム
拓海さん、最近うちの部下が「データを選ばないと良いAIは作れない」と言うのですが、実際どういうことなんでしょうか。広告や画像に関する論文が多くて混乱してます。
素晴らしい着眼点ですね！問題は量より質、というより「どのデータが学習に役立つか」を見極めることなんです。今回は分散（バリアンス）を使って見極める手法をやさしく説明しますよ。一緒に進めば必ず分かりますよ。
なるほど。で、その『分散を使う』って要するにどんな効果があるんですか。現場に導入するなら投資対効果が肝心でして。
いい質問です。結論を先に言うと、取るべきは「単に似ているデータ」ではなく「学習目標の分散に寄与するデータ」です。要点は三つ、1) 対象分布に合わせる、2) 多様性を保つ、3) ノイズを排す、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
それで具体的にどうやって測るんですか。われわれのような製造業が持つ写真や説明文にも応用できますか。
方法はシンプルです。テストで欲しい特徴の共分散行列を作り、候補データの特徴と掛け合わせてスコア化します。英語ではVariance Alignment Score、略してVASと呼びます。例えるなら、会議で欲しい議題に合う発言を点数化するようなものですよ。
へえ、でも現場で写真や説明文はばらつきがあって、うちのデータはノイズも多い。これって要するに『うちの目的に合う多様なサンプルを優先する』ということですか？
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！要点を三つで整理すると、1) VASはターゲット分布と整合するかを見る、2) 単純な類似度（例: CLIPスコア）だけでなく情報量を見る、3) 品質と情報量を組み合わせると実用上効果的、です。大丈夫、ひとつずつ進めましょう。
実務面で気になるのはコストです。全データに対して複雑な計算をする余裕はない。現場で回せる計算量で使えますか。
良い視点です。VASは事前に代表的なテスト分布（proxy test distribution）を用意し、その共分散を計算しておけば候補データは点数化が高速にできます。要は準備でコストを集中し、現場は軽く回せる設計にできますよ。大丈夫、設計は一緒にできます。
なるほど。では我々がやるべき優先アクションは何ですか。現場は混乱しているので、明確に示してほしい。
要点三つで整理します。1) テストで重視する特徴を決める、2) その分布を代表する少量のデータで共分散を作る、3) 候補はVASでスコア化して上位を採用する。最初は小さく試すことで投資対効果が見えますよ。大丈夫、一緒に設計しますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、うちの場合は『目的に合致する多様で役立つデータを優先して学習させる』ということで合っていますか。これなら現場にも説明できます。
