拓海先生、最近部下から「ニューラルネットの安全性を形式的に検証しろ」と言われて困っているのですが、そもそも形式的に検証するって現場で実際に使えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは要点を3つに分けて考えましょう。形式的検証（model checking、MC、モデル検査）は理論的な保証を与える手法ですが、計算量が爆発する問題があるため現場適用が難しいのです。
計算量が爆発、ですか。うちの現場のAIはそこまで大きくないと思うのですが、具体的に何がボトルネックになるのですか。
本質は状態空間（state space）の大きさですよ。DNN（Deep Neural Network、深層ニューラルネットワーク）は入力や内部の表現が高次元であり、これをそのまま網羅的に検証しようとすると探索空間が天文学的に増えるのです。だから実務には工夫が必要なんです。
なるほど、じゃあその「工夫」というのは具体的にどういう手を打つんですか。コスト対効果の観点で知りたいです。
要点は3つです。第一に状態空間を減らすことで対象を小さくすること、第二に入力領域を分割して小さな問題に分けること、第三に解析対象の性質を絞って効率化することです。論文はこれらを組み合わせて大幅な時間短縮を達成しています。
要するに、状態空間を減らして入力を分割することで、大きなニューラルネットの検証が現実的になるということ？これって現場の投資に見合うメリットが出る見込みはあるのでしょうか。
まさにその通りですよ。費用対効果は対象とする安全性のレベルと検証対象の規模で決まりますが、この手法は従来より最大で数千倍の時間短縮を報告していますから、実務での検証回数や検査対象を増やせる分だけ価値が出せます。
分割というのは現場で言うところの「分担」みたいなものですか。各チームが小さな範囲を検査するように分けていくイメージでしょうか。
良い例えですね。入力領域セグメンテーション（input segmentation、入力領域分割）はまさに分けて検査する考え方です。論文では粗粒度のサンプリングとランダム分割の組み合わせを使い、検証負荷を分散させています。
なるほど、最後にもう一つだけ。こういう検証を社内で始める際、経営者として押さえておくべきポイントを簡潔に教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つ、どの保障（何を守るか）を優先するか、検証対象の範囲を現実的に設定すること、最後に検証結果を運用ルールに落とし込むことです。これだけ押さえれば導入はスムーズに進められますよ。
分かりました。要するに、まずは守るべき安全性を決め、小さく分けて検証し、結果を現場の運用に組み込むということですね。ありがとうございます、拓海先生。
