拓海先生、お時間よろしいですか。最近、部下から「オフラインで学習したAIが動いてくれない」と相談されまして。どうも現場の相手が変わると性能が落ちるらしいのですが、要するに何が問題なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！田中専務、その状況は「分布シフト」と呼ばれる問題が典型です。オフラインで学んだモデルは、学習時に見たデータの範囲でうまく動きますが、現場で相手の行動や環境が変わると適応できずに性能が落ちるんですよ。
それは厄介ですね。うちで言えば、取引先の交渉スタイルが変わるだけで自動交渉システムが使い物にならなくなる、みたいなことですか。投資対効果が見えにくくて導入に踏み切れません。
おっしゃる通りです。ここで鍵になる考え方は「相手の行動を想定して動く」ことです。今回の研究は、モデルが現場で相手の振る舞いを“信じた上で”行動を決め、その信念が観察に応じて更新される仕組みを作りました。要点は三つ。モデルが（1）相手の行動を予測する、（2）その予測を元に行動する、（3）観察と整合するように信念を改善する、です。
これって要するに、「相手についての仮説を持ちながら、その仮説の正しさを確かめつつ動く」ってことですか。要するに仮説検証をAIに組み込むという理解で合っていますか。
まさにその通りです！素晴らしい整理ですね。実装上は、トランスフォーマーという系列モデルに「信念（belief）」を入力として与え、行動をその信念に条件付けて予測します。オンラインでは観察を使って信念を更新するので、非定常な相手にも柔軟に対応できるのです。
実際の現場で使うにはデータが要るのではないですか。うちの現場はログの量が少ない。学習に必要なデータが集まらなければ意味がありませんよね。
よい指摘です。ここがオフライン学習（Offline Reinforcement Learning、Offline RL）の難しさですが、この手法は既存のオフラインデータで相手の行動を予測するように訓練できます。重要なのは、現場で追加収集した少量の観察で信念を更新できる点です。つまり大量データがなくとも、現場適応が可能になるのです。
それなら投資対効果が見えやすくなります。ではリスクは何でしょうか。誤った信念で突っ走ると、ますます悪い結果になったりしませんか。
ご心配はもっともです。だからこの研究では二つの損失関数を同時に使います。一つは信念が観察と一致するようにする損失、もう一つはその信念の下で行動が合理的になるようにする損失です。これにより誤った信念に引きずられるリスクを抑えつつ、適応的に振る舞えるのです。
現場導入のイメージは少し湧いてきました。最後に、経営判断として何を見ればよいですか。コスト、効果、運用の手間の順で教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点三つで行きます。第一に初期投資は既存ログを整備するコストとモデルの適用費用。第二に効果は少量の現場観察での適応で十分得られる可能性。第三に運用は信念更新のための観察収集フローを整備すれば運用負荷は限定される、です。
分かりました。自分の言葉で整理しますと、まず既存ログを使って相手の行動を予測するモデルを作り、現場ではそのモデルが立てる仮説（信念）に従って行動させる。観察が増えればその仮説を更新して、誤った仮説に縛られないようにする。この仕組みで非定常な相手にも対応できる、ということですね。
