AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が『QSOの検出で再現率を上げる手法がある』と言うのですが、そもそもQSOって何でしたっけ。私に分かるように教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！quasi-stellar object (QSO)（準星型天体）とは遠くてとても明るい天体の一種で、探すのが難しい宝探しのような存在ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ、まずは要点を三つで整理しましょう。
要点三つですね。では私の立場からすると、費用対効果、現場適用のしやすさ、結果の信頼度が気になりますが、それで本当に実用的なのですか。
素晴らしい観点ですよ。まず結論として、この手法は既存の分類器を置き換えずに『再現率（recall）』を高められる点で実用的です。次に、運用は既存データに確率を出せる分類器があれば実装でき、最後に、データの偏りを自動で是正するため現場での安定性が期待できますよ。
なるほど。でも具体的にどうやって偏りを直すのですか。これは要するに大量の星を削っていってQSOが目立つようにするということですか？
素晴らしい着眼点ですね！要するにその通りですが、安全弁つきですよ。既に確率を出せる分類器があれば、その『非QSOである確率』が高い候補を段階的に取り除いていく。これにより元の大量の多数派（主に星）を減らし、少数派で重要な高赤方偏移QSOが相対的に見つけやすくなるんです。
これって要するに非興味対象を段階的に捨てていく方法ということ？現場では誤削除が心配です。
そうですね、良い懸念です。ここは実務的に三点で対応できますよ。第一にしきい値は運用者が決められるため、誤削除リスクを小さくできる。第二に段階的な削除なので失敗しても復元や人の目で確認する余地がある。第三にベースは既存の分類器なので完全にブラックボックスではないのです。
実務で言うと初期投資はどの程度ですか。うちの現場はクラウドも苦手ですし、人を増やす余裕もありません。
素晴らしい着眼点ですね！導入は既存のデータ処理パイプラインに『確率を閾値で段階的に落とす処理』を追加するだけであるため、クラウド必須ではありません。エンジニアが一人いればプロトタイプは短期間で作れますし、費用対効果も観測データを増やすより低く抑えられますよ。
分かりました。最後にもう一度整理してよいですか。これって要するに、分類器が出す確率に基づいて『非QSO確率が高いものを徐々に捨てることで、残った候補の中で見逃しを減らす』という手法ということですね。合っていますか。
その通りです！素晴らしいまとめですね。ですから、まずは小さなデータセットで閾値を試し、運用ルールを決めてから本格適用する流れが現実的ですよ。一緒にやれば必ずできますよ。
承知しました。では私の言葉で要点を整理します。『既存の分類器が出す確率を利用して、非対象を段階的に排除することでデータの偏りを是正し、重要な少数クラスの見逃し（再現率）を下げる』ということですね。
