AIBR プレミアム
拓海先生、最近部署から「EHRデータを使った予測モデルで業務改善ができる」と言われましてね。ただ、現場のデータが欠けていることも多くて本当に意味があるのか不安なんです。これって投資に値しますか？
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、投資価値はあるが『データの継続性（continuity）』を評価しないと誤った判断や不公平を招く可能性が高いですよ。大丈夫、一緒に整理すれば理解できますよ。
データの継続性、ですか。要するに帳簿の抜けや漏れがないかということと同じですか？それが原因でモデルが間違うと現場は混乱しますよね。
まさに近い比喩です。電子健康記録（electronic health records、EHR）というのは診療の記録ですが、継続性が低いと患者の経過が見えなくなります。要点は三つです。まず、継続性の高いデータで学習したモデルは継続性の低いデータにうまく適用できないこと。次に、継続性の低い集団に偏りがありやすいこと。最後に、これが公平性（fairness）に影響することです。
なるほど。これって要するに綺麗なデータで作った道具を、ほこりだらけの現場でそのまま使うと壊れる、ということですか？
その比喩、非常に分かりやすいですよ。例えば、継続性の低いデータは特定の地域や人種・民族（racial-ethnic groups）に偏ることが多く、結果としてモデルの性能が一部集団で劣り、健康格差や業務上の不公平を助長しかねません。だから導入前のデータ評価が不可欠なんです。
現場に導入する場合、何をチェックすればいいですか？データを全部集め直すのは現実的でないので、短期でできる評価方法を教えてください。
短期でできるのは三つです。まず、データ継続性の指標を計算すること。二つ目に、継続性の高い群と低い群でモデルを分けて性能差を確認すること。三つ目に、特に影響を受けやすい人種・民族別の誤差を評価することです。これらはデータ抽出と簡単な統計で実施できますよ。
投資対効果（ROI）の観点ではどう説明すればいいですか。現場の稼働を止めずに改善効果を示したいのですが。
まず小さなパイロットで効果を測ることが一番です。継続性の高いサブセットでモデルを検証し、業務アウトカム（例えば誤判定の減少や処置適正化）を試算してから段階的にスケールする。これならリスクを抑えつつ投資効果を示せますよ。
分かりました。では最後に、私の言葉で確認させてください。要するに、継続性の良いデータで作ったモデルは継続性の悪い現場には合わず、しかも継続性の悪い層がマイノリティであるなら不公平を助長する可能性がある。そのため導入前に継続性と人種・民族別の差を必ず評価して、小さく試して効果を確かめながら展開する、ということですね。
素晴らしい総括です！その理解で間違いありませんよ。一緒にやれば必ずできます。次回は具体的な評価指標と簡単なチェックリストを用意しましょうね。
