AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「AIの判断が公平でないので対策が必要だ」と言われまして、何から始めれば良いのか見当がつきません。特にデータに欠けが多いと聞いて不安です。要するに、欠けたデータがあるとAIの判断までおかしくなるという理解で合っていますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずわかりますよ。結論を先に言うと、この論文は「欠損（missing values）があると従来の補完して分類する手順、impute-then-classify（impute-then-classify、補完してから分類する手順）が公平性と精度を損なうことがある」と示し、その対処法を提案します。まずは基礎から一緒に見ていきましょう。
補完してから分類する、ですか。うちで言えば、売上の抜けがあるから平均で埋めてから分析する、ということと同じでしょうか。ですがそれだと元の抜け方が持っている意味が消える、というのは想像できます。
まさにその通りです。欠損の「パターン」自体が予測に役立つことがあるのです。ここで要点を3つにまとめると、1) 補完で欠損パターンの情報を失う、2) その結果として公平性指標や精度が下がる、3) 欠損パターンを保持する形で学習すれば改善できる、ということです。専門用語は後で具体例で示しますよ。
これって要するに、データを無理に埋めると大事な手がかりを消してしまい、結果として不公平な判断が増えるということですか？投資して導入しても逆効果だと困ります。
その懸念は正当です。だからこそ論文では、欠損をただ埋めるのではなく、欠損パターンを保持・変換して既存の公平化手法と組み合わせるアルゴリズムを提案しています。現場での導入を考える経営視点では、コストと効果が見えやすい方法である点が重要です。一緒に導入時のチェックポイントも整理しますね。
導入のチェックポイント、ぜひ聞かせてください。うちの現場は紙の記録が多くて、欠け方がそもそも偏っている気がします。現場負荷が増えると現実的ではありません。
承知しました。経営目線でのチェックは3点です。1) 欠損がどの属性に偏っているかを確認すること、2) 補完で失う可能性のある情報をどう保持するか方針を決めること、3) 既存の公平化手法と組み合わせて効果検証することです。実務ではまず小さなデータで検証してから段階的に適用するのが安全ですよ。
わかりました。最後に一つ確認です。現場のデータの抜け方をそのまま扱うための追加コストはどれくらい見れば良いでしょうか。社内のエンジニアや外注で賄えるレベルでしょうか。
多くの場合、既存のデータ処理パイプラインを少し拡張するだけで対応可能です。論文で提示された手法は既存の公平化アルゴリズムに”適応”させる形なので、大規模な作り直しは不要です。とはいえ初期の検証と運用ルールの整備は必要なので、最初の段階で外部の専門家と短期契約するのが現実的です。
要するに、まずは欠損の偏りを調べて、補完で失う情報を残す方法を使い、既存の公平化手法と試験的に組み合わせる。初期は外部の支援を受けて小さく検証する、ということで合っていますか。ありがとうございます、拓海先生。
