AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から“アップリフトモデル”を導入すべきだと言われまして、効果的な顧客抽出ができると。ですが、そのモデルに落とし穴があると聞きまして、本当に現場で使って大丈夫なのか心配です。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、今日は要点を3つに絞って、経営判断に必要な視点だけをお伝えできますよ。まず結論は単純です。ある条件下では、モデルの順位付けが誤り、投資対効果（ROI）が下がる可能性があるのです。
要するに、ランキングで上位に来た人に施策を打っても期待した効果が出ない、ということでしょうか。それだと現場が困ります。これって要するにランク付けのバイアスが出るということ？
その通りです。簡単に言えば“ヘテロスケダスティシティ（Heteroscedasticity）＝説明しきれない結果のばらつきが個人ごとに異なる”と、モデルの不確実性が個人ごとに変わり、順位付けをゆがめてしまいます。大丈夫、一緒に何が問題か整理できますよ。
なるほど。では現場で検証する際に、どの点を見ればそのバイアスの有無が分かるんでしょうか。投資対効果の観点から教えてください。
ポイントは3つです。モデルの予測分散（不確実さ）を観察すること、結果のノイズと推定効果（CATE）の関係を見ること、最後に順位に基づく実際の利得をA/Bで検証することです。順を追って説明しますね。
具体的にはどのデータを見れば良いですか。うちの現場は古いデータが多くて、変なばらつきがありそうで心配です。
まずは対象となる成果（アウトカム）の分散をグループごとにプロットしてください。二値成果なら成功率のばらつき、連続値なら残差のばらつきです。それを見て、ある特徴に応じて分散が増す傾向があれば要注意です。
それなら現場でも何とか見られそうです。ところで、導入判断としてはどういう条件なら進めて良いですか。投資対効果が落ちるなら止めるべきですし。
判断基準は明確です。モデル上位の利得を試験で確認し、順位による利得が期待通りなら導入、期待より低ければノイズ対策を実施して再評価することです。大丈夫、一歩ずつ進めば必ず分かりますよ。
分かりました。自分の言葉で整理しますと、モデルの順位付けが“ばらつきの大きさ”に影響される場合があるので、その兆候があるならそのまま運用せずに試験で利得を確認する、ということですね。
