AIBR プレミアム
拓海先生、最近若いエンジニアが『Ord2Seq』って論文を薦めてきたんですが、何ができるものか端的に教えてください。現場で使えるか心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、Ord2Seqは”順序のある評価”をより正確に区別するために、ラベルを順番に判断する考え方を持ち込んだ手法です。大事なのは「隣り合う評価を誤りにくくする」点ですよ。
それは要するに、例えば商品評価で4点か5点か迷う時に間違えにくくなるということですか？投資対効果はどう見れば良いかも教えてください。
良い確認です！そのとおりです。まず要点を3つにまとめます。1) 隣接クラスの誤識別を減らすこと、2) ラベルを小さな二択の連続に変えること、3) Transformerという構造で逐次判断するので既存のデータに対する適用が比較的容易にできることです。
Transformerって最近よく聞きますが、我々の現場で導入するとしたらどのくらい手間がかかりますか。クラウド使うのは怖いんです。
安心してください。難しい話は身近な比喩で。Transformerは『会議の議事録を順に見ていきながら結論を出す賢い秘書』のようなものです。既存のデータ構造を大きく変えなくても、学習用データを変換すれば使えることが多いです。
具体的にはどれを直せば導入できるのですか。コスト対効果の見積もり方が知りたいです。
そこも整理しましょう。1) データのラベル付けを「カテゴリ」から「二択の連続」に変換する作業、2) 既存モデルがあればそれを置き換えるか補助させる試験運用、3) 精度向上が売上や工数削減に繋がる期待値を見積もる。これらで概算できますよ。
これって要するに、ラベルを木構造で分けていって二択を順番に判断する方式に変える、ということですか？
その理解で大丈夫ですよ。正確には『二分木（dichotomic tree）でラベルを分割し、各ノードを二択で順に予測する』方法です。要点を3つにまとめると、1. 隣接クラスの差を細かく判断できる、2. 逐次判断なので段階的な説明が得られる、3. 既存のTransformer技術を活用できる、です。
分かりました。自分の言葉で言うと、『評価の境目を一歩ずつ確かめることで誤判定を減らし、結果として現場での判断に頼る部分を減らせる』という理解で合っていますか？
全くその通りです！大きな改善は『境界の精度向上』です。導入は段階的で構いません。一緒にROI試算から始めましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
