AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「階層構造のあるデータで精度の良い確率予測を作れる手法がある」と聞きまして、正直ピンと来ません。要するに現場で何が良くなるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。結論を先に言うと、CLOVERという手法は階層データの「合計が合う」ように確率的予測を作りつつ、実務で使う評価指標で直接学習できる点が画期的なんですよ。
それは投資対効果に直結しますか。例えば支店別売上を合算した本社の見積もりが各支店の合計とズレると現場で混乱します。CLOVERならズレが無くなるのですか。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点を3つにまとめますね。1) 予測の一貫性（coherence）を数式で厳密に満たす、2) 確率予測（probabilistic forecast）を同時に扱うので不確実性が分かる、3) 実務で使う指標で直接パラメータを学べる、という点で投資対効果が見えやすくなりますよ。
なるほど。専門用語が多いので確認したいのですが、これって要するに予測の整合性を保ちながら不確実性も示して、評価指標で直接良さを学べるということですか。
その通りですよ、田中専務。もう少しだけ具体的に言うと、CLOVERは多変量のガウス因子モデルを使って階層の全ての系列を同時に表現し、サンプル生成を微分可能にすることで実務指標であるCRPS（Continuous Ranked Probability Score、連続順位確率スコア）などで学習できますよ。
ガウス因子モデルですか……聞き慣れません。現状の弊社システムでは支店ごとに別々に予測モデルを作っているだけです。導入で現場は混乱しませんか。
素晴らしい着眼点ですね。ガウス因子モデルは、複数の系列の共通部分と個別部分を分けて表現する「共通の要因」を想像すると分かりやすいですよ。現場運用では既存の支店別データをそのまま使えて、仕組みは中央で一度に学習する形になるため、段階的導入が可能です。
運用面での利点は分かりました。では学習に必要なデータや計算量はどれくらいですか。今のIT体制でも回せますか。
大丈夫、見積もりの仕方をお伝えしますね。要点3つで言うと、データは過去時系列の集計と説明変数（カレンダー、プロモなど）で十分、計算は因子数を小さくして分散推定を行えば現実的、段階的にクラウドやオンプレで試算すれば投資が把握できますよ。
なるほど。これなら現場の混乱は抑えられそうです。ここまででよろしいですか、拓海先生。
はい、田中専務。最後にもう一度要点を3行でまとめますね。1) CLOVERは階層間の合算関係を満たす確率予測を作る、2) 実務指標で直接最適化できる、3) 段階的導入が可能で投資対効果が見えやすい。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめますと、CLOVERは「支店別など階層がある予測で、合計がちゃんと合うように不確実性付きの予測を一括で学習し、実際に使っている評価基準で性能を上げられる手法」という理解でよろしいですね。
