拓海さん、最近部下から『論文で新しいプローブ手法が出た』って聞いたんですが、正直言ってプローブって何に役立つんですか。現場で本当に投資に値する技術なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！プローブは、完成したAIモデルが『何を知っているか』を探る道具ですよ。今回は不確実性も教えてくれる新しい手法、GPPについてゆっくり説明しますね。
それはありがたいです。うちの工場で例えると、モデルが図面のどの情報をちゃんと把握しているかを調べる道具と考えればいいですか。だとすれば、どのくらいのデータや時間が必要になりますか。
素晴らしい着眼点ですね！要点を三つでまとめます。第一に、GPPは少ない例で概念の有無を検査できること、第二に、不確実性を二種類に分けて示すこと、第三に、既存モデルの内部表現（activation）だけで使えるので追加学習が不要なことです。必要データはごく少量で済むことが多いですよ。
なるほど。ところで、不確実性を二種類に分けるって具体的にどういう違いですか。現場では『自信がない』と『概念自体が曖昧』の違いを知りたいんですが。
素晴らしい着眼点ですね！その二つは学術的には“epistemic uncertainty（エピステミック不確実性）＝探査者の自信の無さ”と“aleatory uncertainty（アレータリ不確実性）＝対象の曖昧さ”と呼びます。身近な例で言えば、検査員が少ないために判断できないのが前者で、製品仕様そのものが曖昧でばらつきがあるのが後者です。
これって要するに、探る側の『知らなさ』と、モデルが内部で表現している『概念のあいまいさ』を分けて教えてくれる、ということですか。
その通りですよ！GPPはガウス過程（Gaussian process）を使って『表現と分類器の分布』を推定し、そこから両者の不確実性を分離して示します。実務では、どの概念にもっとデータを投資すべきかが見えるんです。
実運用でのコスト感も気になります。既存のモデルを壊したり、内部の学習をやり直したりせずにできるなら導入しやすいんですが、それは可能ですか。
素晴らしい着眼点ですね！GPPは既に学習済みのモデルの”activation”（内部ベクトル）さえ取れれば動きます。つまり、元のモデルを再学習する必要はなく、観察だけで評価が可能です。コストは低めで、最初は小さな試験導入で有効性を確かめられますよ。
最後に一つだけ確認させてください。これを使えば外部の変なデータ、つまり想定外のものをモデルが受け取った時に『おかしいよ』と分かるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！はい、GPPは不確実性の大きさを使ってOut-Of-Distribution（OOD）＝訓練外データを検出する能力もあります。これも導入メリットの一つで、監視やアラートのトリガーとして使えます。一緒に小さなパイロットを回しましょう、必ずできますよ。
分かりました。要するに、GPPは既存モデルの内部を壊さずに『何が分かっていて、どこが不確かか』を少ないデータで明らかにし、さらに想定外の入力も検知できる。この三点をまず試験運用して、効果が見えれば展開する、という方針で進めます。
