AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「モデルの出す確率が信用できない」と言われまして、導入に踏み切れません。確率って結局どこまで信じていいんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！確率の信頼度を示す方法はいくつかありますが、今回紹介する研究は「確率に幅を持たせる」ことで信頼度を明示する手法です。大丈夫、一緒に見ていけば必ずできますよ。
確率に幅を持たせる？それって要するに確率に上下の余白を付けるということですか。現場では結局どう役立つんでしょう。
良い質問です。要点は三つありますよ。まず、モデルが「どれだけ曖昧か」を可視化できること。次に、判断の際に安全側に振れる設計がしやすくなること。最後に、推論時の計算コストが従来手法より抑えられる点です。専門用語を使うと難しくなるので、身近な例で説明しますね。
お願いします。現場だと「予測が外れたら困る」というのが最優先で、投資対効果も厳しく見られます。これって要するに確率の幅を出すということ？
その通りです。もう少し具体化すると、今回の手法は入力に対する出力確率を一つの数値で示すのではなく、「下限と上限」を出すんです。たとえば製品が不良か否かを80%と言う代わりに、70%から90%の間と示されれば、現場はその不確かさに応じて保守的な判断ができるようになりますよ。
なるほど。では既存の手法、たとえばベイズ的なやり方やアンサンブルと比べて、どう違うのですか。導入コストや運用の見通しも知りたいです。
良い着眼点です。簡単に言うと、ベイズ的な手法（Bayesian Neural Networks、BNNs、ベイズニューラルネットワーク）は精度良く不確実性を出せるが推論が重く、Deep Ensembles（ディープアンサンブル）は複数モデルを並べるため実運用でのコストがかかります。今回のCreINNはパラメータを“区間”で扱って確率の上下を直接予測するため、推論が軽く実装がシンプルである点が特徴です。
なるほど、文字通り“幅”を持つので運用での意思決定が変えやすいのですね。投資対効果を考えると、導入後どんな指標で判断すればいいでしょうか。
現場で見てほしい指標は三つです。第一に、不確実性の幅が大きいデータに対する誤判定率の低下。第二に、誤判定した際の事後コストの低減。第三に、推論時間や計算資源の削減効果です。これらを定めて小さく試して評価すれば、導入判断がしやすくなりますよ。
分かりました。まずは試験導入して結果を見てから社内に説明します。要点は――確率を一本にするのではなく幅で示す、推論が早くコストが抑えられる、そして判断が保守的にできる、ということですね。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べると、本研究は分類タスクにおける「予測の不確実性」を単一の確率ではなく確率の下限・上限という形で直接出力する枠組みを提示し、実運用での意思決定をより堅牢にする点で有意な前進である。これは従来のベイズ的手法（Bayesian Neural Networks、BNNs、ベイズニューラルネットワーク）や多数のモデルを並べるDeep Ensembles（ディープアンサンブル）と比べ、推論コストを抑えつつ不確実性を可視化する実務的メリットを持つ点で企業の導入判断に直結する。
研究の中心概念はCredal-Set Interval Neural Networks（CreINNs）である。ここでの
