AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの部下が「表データにTransformerを使えば凄い成果が出ます」って言うんですが、そもそもTransformerって何が得意なんでしょうか。うちの現場でも本当に役に立つのか不安でして。
素晴らしい着眼点ですね！まず簡単に言うと、Transformerは連続する情報の関係を大局的に見つけるのが得意なモデルですよ。言語や画像で成功してきた技術を、表形式データに応用した研究が増えています。大丈夫、一緒に整理すれば判断できますよ。
本題の論文は業務規模のデータでいくつかのTransformer派生モデルを比べたそうですが、うちみたいな現場にそのまま当てはまるのでしょうか。計算資源や前処理の手間が気になります。
良い問いです。要点を3つにまとめると、1) 小さな公開データでは良く見えるが業務規模だと違いが出る、2) カテゴリ変数や数値の前処理が性能を左右する、3) 計算コストと性能のトレードオフが重要です。具体例を交えてゆっくり説明しますよ。
これって要するに、学会で良いと言われてもうちの請求データや受注データにそのまま使うと期待通りにならない可能性がある、ということですか？
その通りです。研究ではいくつかの派生モデルが提示されていますが、モデルが学ぶ「前提」が現場データと合致していないと過学習や計算負荷だけが残ることがあります。まずは小さな検証データで前処理と簡易モデルの効果を確かめるのが安全です。
導入費用と効果をどうやって測れば良いでしょうか。現場はExcelベースが多く、エンジニアも限られています。
まず最小限の投資で得られる指標を決めます。精度向上のみならず運用コスト低減や意思決定スピードの改善を評価指標に入れることが鍵です。段階的に進めれば初期コストを抑えられますよ。
現場のデータ品質も気になります。カテゴリ項目が多くてボキャブラリが膨らむような種類のデータはどう扱うのですか。
論文ではカテゴリ変数の扱い方が重要とされ、埋め込み（embeddings）や数値化の工夫、語彙（Vocabulary）の圧縮などを比較しています。現場ではまずは頻度の低いカテゴリをまとめる、あるいはビジネス上意味のあるグルーピングを作ることが有効です。
なるほど。では最後に、私の言葉でこの論文の要点を確認しても良いですか。うまく説明できる自信が無いので。
ぜひどうぞ。要点が整理できれば会議での判断も楽になりますよ。「素晴らしい着眼点ですね！」
分かりました。私の理解では、この研究は業務規模の表データに対してTransformer系モデルを比較し、前処理と計算資源の取り扱いが結果を左右する点を示したものです。まずは小さく試して、前処理と評価指標を固めてから拡大投資するという段取りで進めます。
