AIBR プレミアム
拓海先生、うちの若手が『小さな試験データから大規模データでの精度を予測できる手法』の論文を持ってきまして、現場導入の判断に使えるか聞きたいのですが、端的に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！要点を先に3つで言うと、大事なのは、1) 小規模試験から性能のばらつきを確率として表現すること、2) Gaussian process (GP) ガウス過程で関数を柔軟にモデル化すること、3) 将来のデータ増加に対する不確実性をそのまま示せること、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ふむ、精度のばらつきを確率で示すというのは要するに『期待値だけで判断するな』ということですか。
その通りです。期待値は重要ですが、実務では上振れ下振れの幅、つまり不確実性が意思決定に直結します。論文は確率分布 p(y|x) として、データサイズ x に対する精度 y の分布を直接示す方法を提案していますよ。
なるほど。現場だと『2倍データにしたら改善するか』とか『投資に見合うか』が問題なんですが、その不確実性をどう見積もるんですか。
技術的にはGaussian process (GP) ガウス過程を用い、真の性能を表す潜在関数 f(x) を滑らかに仮定します。そして有限試験で観測する y は f に対するノイズつきの観測としてモデル化します。これで将来サイズでの分布を引き出せます。
これって要するに、有望かどうかを確率的に示してくれる『投資リスクの見える化』ということ？
まさにその通りですよ。要点を3つで整理すると、1) 投資前の不確実性を数値化できる、2) 単一の予測曲線だけではなく分布を得られる、3) 小さなパイロットで得られた情報を最大限に活かす点が経営判断で効く、ということです。
実装のハードルは高くありませんか。社内でデータが散らばっているし、うちの人はまだAIに慣れていません。
安心してください。まずは小さなパイロットでサイズと精度のペアを数点集めれば良いのです。モデルはそれを受けて不確実性も含めて推論しますし、可視化すれば経営判断用の説明資料に使えますよ。大丈夫、一緒に進めば必ずできますよ。
分かりました。では最後に私の言葉でまとめますと、小さな試験で得た成績から”将来どれくらい改善するか”の分布を示して、投資判断のリスクを見える化する手法、ということで合っていますか。これなら会議で説明できます。
