AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『モデルの結果が見にくい』って言われましてね。確率として出てくる数字と実際のデータの関係がパッと見てわかる方法はありませんか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。今日はデータの特徴（feature）とクラス確率（class probability）を同じ図で見られる手法をやさしく説明しますね。
結論だけ先に教えてください。要するに何ができるんですか。
結論は三つです。1) データの性質と、モデルが出すクラスごとの確率を一緒に可視化できる。2) ユーザーが比重を調整して見たい視点に切り替えられる。3) 見た目の変化がスムーズなので、比較が楽になるんです。
これって要するに、データの『似ている』関係と、モデルの『どのクラスにどれくらい属すると考えているか』を一つの地図に混ぜて見られるということ？
その理解で正解です！例えるなら、顧客の属性で作った地図に、営業部が見積もりの確からしさを透過色で重ねるようなものですよ。比率を変えれば『特徴重視』から『確率重視』へ滑らかに切り替えられるんです。
現場でどう役立ちますか。投資対効果の観点で分かりやすく教えてください。
要点は三つ。1) 問題点（例：誤分類の集中場所）を早く見つけられるため、修正コストを下げられる。2) モデルの不確かさが可視化されるため、現場の判断と組み合わせやすい。3) ラベリング作業の効率化が期待でき、人件費対効果が高まるんです。
なるほど。導入は難しいですか。私のところの現場はデジタルが得意ではないのです。
大丈夫です。難しく聞こえる概念も、まずは『地図』と『透けた色』のイメージで十分です。実運用では、エンジニアが設定を整え、現場はスライダーを動かすだけで視点を切り替えられますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、『データの形とモデルの自信を一緒に見る地図で、どちらを重視するかスライドで変えられる』という理解でよろしいですか。
その通りです！素晴らしい要約ですね。これがあれば現場の判断が速く、かつ正確になりますよ。一緒にまずは簡単なデモからやってみましょう。
