拓海さん、最近部下から『データの作り方が大事だ』と聞いて困っているのですが、具体的に何をどうすればよいのか見当がつきません。これって要するに何が変わるという話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！要点は単純で、機械学習（Machine Learning、ML）（機械学習）で結果を左右する一番の要素はアルゴリズムではなくデータです。今回の論文はその『データの設計』をどう学ばせるかを、協働で行う仕組みで示しているんですよ。
協働でデータを集めるという意味ですか。うちの現場で言えば、複数の工場や担当者がデータを集めるといったイメージでしょうか。
その通りです。Co-MLというタブレットアプリは、複数人で写真を集め、リアルタイムでモデルの動きを試しながら議論できるように設計されています。長所は三つです。多様な視点が入ること、誤りを見つけやすいこと、そして学びの議論が生まれることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
投資対効果の観点で言うと、協働で集めたデータが本当に価値を生むのか心配です。人を動かして写真を集める手間が増えるだけではありませんか。
重要な観点です。ここで押さえるべきは三点。第一にデータ多様性が欠けるとモデルは偏る。第二に現場で議論することで誤った仮定が早期に露見する。第三に小さな改善の積み重ねで性能が向上し、それが実運用でのコスト削減につながる、という点です。ですから、人を動かすコストは将来の誤判定コストの予防投資と考えられるんです。
なるほど。で、これって要するに現場の多様な視点を取り込んでバイアスを減らし、結果的に誤判定を減らす仕組みを学ばせるということですか。
その理解で正しいですよ。加えて、Co-MLはその過程で参加者に『データ設計プラクティス（Dataset Design Practices、DDPs）（データセット設計プラクティス）』を体験的に学ばせる点が革新的です。議論と検証を回しながら学べるため、単にツールを使うだけで終わらない学習効果が生まれますよ。
実務導入のイメージが湧いてきました。まずは小さい範囲で試して、効果が見えたら拡大するという進め方でよいですか。
まさにその通りです。まずはパイロットで協働データ収集とモデルのデバッグを行い、改善のサイクルと現場の学びを確認します。要点を三つにまとめます。小さく試すこと、現場の多様性を取り込むこと、議論の仕組みを組み込むこと。大丈夫、やればできますよ。
分かりました。私が部長会で言うなら、『まずは現場複数班で共同でデータを集め、誤りを見つけ改善するワークを回す。これでモデルの偏りを防ぎ現場の判断精度を高める』と説明すれば良い、という理解で締めます。
