AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が『逐次検定』って言っていて会議で焦りました。これ、要するに実験の途中でデータを見て判断できるやり方ですか？投資対効果が分からないと導入に踏み切れません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の論文は「逐次（sequential）でデータを見ながら、二群の違いや変数間の独立性を検定できる」方法を提案していますよ。
それは便利そうですが、途中でやめても誤検出が増えたりしないのですか。要するに好きなタイミングで止めても統計的に大丈夫なんですか？
いい質問です！結論ファーストで言うと、論文は『停止ルールを柔軟に扱っても第一種過誤（false positive）を制御できる方法』を示しています。ポイントは賭け（betting）の仕組みを使い、途中停止でも検定の正しさを保てる点ですよ。
賭け？ギャンブルの話を持ち出すのはちょっと・・・。これって要するに証拠を通貨のように扱うということですか？
その通りです。ここでは『wealth（富）』を証拠の単位として考えます。観測ごとに小さな賭けをして富が増えれば帰無仮説（null hypothesis）に疑いが生まれる、という直感です。運用上の利点は三つにまとめられますよ。第一、途中で止めて合図を出せる。第二、モデルを予測器として使うことで高次元や構造化データに強い。第三、誤検出率を保てる、です。
現場への影響はどう見れば良いですか。うちのデータは画像やセンサ値のような構造化データが中心で、従来のカーネル法だと選定が難しくて困っていました。
素晴らしい着眼点ですね！今回の提案はまさにその悩みを想定しています。カーネル（kernel）を選ぶのが難しい場面で、予測モデル（classification or regression）を内部に置くことで、画像や構造化データの特徴をそのまま活かして検定できるのです。
なるほど。投資対効果で言えば、モデルを作るコストはどれほど見積もればいいですか。社内にデータサイエンティストはいないのですが。
安心してください。要点は三つだけ押さえればよいです。第一、まずは簡単な予測器でプロトタイプを作る。第二、逐次検定はデータが集まるたび判断できるため不要なデータ収集コストを削減できる。第三、重要な判断点でのみ追加コストをかけて精度を上げる。これでROIを段階的に管理できますよ。
わかりました。要するに、小さく始めて、途中でやめるか続けるかを合理的に決められる方法ということですね。それなら現場でも納得しやすそうです。
その理解で完璧ですよ。では最後に、会議で伝えるポイントを三つにまとめます。第一、逐次検定は途中停止しても誤検出率を保てる。第二、予測器ベースなら画像など構造化データに強い。第三、段階的投資でROIを管理できる。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。では自分の言葉で整理します。逐次的にデータを見て、弱い予測モデルから試していき、証拠が一定以上になったら意思決定する。不要なコストはそこで止められる。こういう話ですね。
