AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下からSPHERExってミッションの話が出まして、赤外線で大量の天体を観るって聞きましたが、どんな意味があるんでしょうか。うちみたいな製造業が気にする話ですかね？
素晴らしい着眼点ですね！SPHERExは宇宙の赤外線データを網羅的に取る観測ミッションで、星や銀河の性質を大量に分類する必要があるんです。今回はその分類に機械学習を当てて、信頼度付きで判定する手法の話ですよ。
信頼度付きというのは、確率で教えてくれるということでしょうか。うーん、うちでいうと『このラインは歩留まり90%』みたいなイメージですかね。
その通りです。ここでは機械学習が対象をYSO（若年星）、AGB（終末段階の巨星）、AGN（活動銀河核）や主系列星に分類し、各ラベルに対する確率を返すのです。要は判断の「度合い」を数値で持てるわけですよ。
でも、従来の方法って図で色の位置を見て判断するんじゃなかったですか。それと比べて何が変わるんですか。
いい質問ですね。従来は人が作る色－色図（color–color diagram）や色－等級図で境界を決めることが多く、決定論的に分類していました。今回のアプローチは七波長の情報を同時に扱い、確率モデルであいまいさを数値化する点が違います。経営でいえば経験ルールから確率推定へ投資判断を変えたようなものです。
これって要するに色でざっくり分ける代わりに、複数の指標をAIに学ばせて確率で判断するということですか？それなら投資対効果も出しやすそうに思えます。
その理解で正しいですよ。要点を3つでまとめると、1）複数波長を同時に活用して情報量を増やす、2）確率を出すことで不確実性を評価できる、3）大量データで頑健な候補抽出が可能になる、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
現場導入を考えると、誤分類のコストと見逃しのコストをどう見るかが重要です。確率で出るなら閾値を事業判断で変えられますかね。
もちろんです。確率に基づく運用では閾値を上げれば精度優先、下げれば網羅優先に調整できます。ビジネスでいうと利益率重視か市場拡大重視かで閾値を決めるのと同じ発想です。
なるほど。最後に私の言葉で整理させてください。今回の論文は赤外線データを機械学習で確率的に分類し、判定の信頼度を示すことで現場の判断を柔軟にできるようにした、ということですね。
