AIBR プレミアム
拓海先生、お時間いただきありがとうございます。部下から「解釈可能なスコアリングを導入すべきだ」と言われたのですが、正直ピンと来ません。今読もうとしている論文は多クラス対応のスコアを作るとありますが、経営判断としての意味を端的に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、落ち着いて説明しますよ。要点をまず3つにまとめますね。1) 人が理解できる小さな整数スコアで多クラス分類をする、2) スコアを合算して最も高いクラスを選ぶ、3) 結果は確率にも変換できる、です。これを踏まえて一緒に中身を紐解けますよ。
なるほど、要点が3つというのは助かります。現場で使えるかどうかが気になります。たとえば現場の作業者が電卓で足し算して使える程度のものですか。
その通りです。解釈可能性（interpretability、解釈可能性）を重視しているため、出力は小さな整数の合算で終わります。表で当てはまる条件に対応する点数を足して、最も点数が高いクラスを選ぶだけですから現場運用の負担は小さいですよ。
ただ、精度はどうなんですか。単純な足し算で機械学習モデルと肩を並べられるのでしょうか。
良い質問です。論文は最適化で学習するため、単純さと性能のトレードオフを明確に管理できます。混合整数非線形計画（mixed-integer nonlinear program、MINLP）を使って交差エントロピー損失（cross-entropy loss）を最小化しつつ、非ゼロ要素を減らすペナルティで特徴量を絞ります。つまり、扱いやすさと精度の両立を数式で管理しているんです。
これって要するに各クラスごとに点数表を作って、一番点数の高いクラスに振り分けるということ？運用面ではテーブルに落とせばいいということですか。
まさにそのとおりです。要点3つをもう一度言うと、1) 各クラスに対応する小さな整数スコアを学習している、2) 合算して最大のクラスを選ぶ単純な運用が可能、3) 必要ならsoftmax関数（softmax、確率化関数）で確率にも変換できる。現場での導入ハードルは低いですよ。
なるほど。ではデータ整備がネックになりませんか。うちの現場データはバラバラで、二値化とか前処理が必要だと聞きましたが。
その通りで、論文も課題として挙げています。特徴量の二値化（binarization、二値化）によって扱いやすくする一方、二値化をどう設計するかで性能が左右されます。実務ではまずは少数の重要指標を選んで手作業で二値化ルールを作るところから始めると良いですよ。改善は反復でできます。
運用コストと投資対効果の観点で、最初に取り組む優先順位はどう見れば良いですか。まずは小さいステップが良いのか、いきなり全社導入を狙うべきか迷っています。
良い判断です。私なら三段階で進めますよ。まず、業務で最も判断の負担が大きい領域を1つ選び、小さなスコア表でプロトタイプを作る。次に現場で使ってもらって精度と運用性を評価する。最後に業務横断で拡張する。これで投資対効果（ROI）を段階的に確認できますよ。
よくわかりました。では私なりにまとめます。MISSは現場で使える小さな整数スコアで多クラス分類を行い、表にして運用できる。二値化の設計が性能に影響するのでデータ整備が重要で、まずは一領域で試してROIを確かめることが肝心ということですね。間違いありませんか。
素晴らしいまとめ方ですよ、田中専務。完全に合っています。大丈夫、一緒にプロトタイプを作れば必ずできますよ。次回は実際のデータでどの指標を二値化するか一緒に見ますよ。
