拓海先生、最近部下から“パフォーマティブ予測”という言葉がよく出るのですが、正直ピンと来ません。要するに我々の予測が予測対象を変えてしまう、ということですか？
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。Performative Prediction（PP、パフォーマティブ予測）は、予測モデルの出力が人やシステムの行動を変え、結果としてデータ分布自体が変わる現象を指しますよ。
それは例えば選挙予測で当選確率が出ると候補者の戦略が変わる、という説明を聞いたことがありますが、我が社の営業予測でも起きますかね。
大丈夫、営業の例は的確です。顧客スコアが高いと優先してアプローチされ、顧客の反応が変われば将来の分布が替わります。重要なのは“どの状態で安定するモデルを作るか”です。
論文では繰り返しリスク最小化という方法が出てきました。これは学習と実運用を交互にやる、というイメージでしょうか。
その理解で合っています。Repeated Risk Minimization（RRM、繰り返しリスク最小化）はモデルを繰り返し学習させ、その度に生じるデータ分布に合わせて最適化する手続きです。ただし従来理論はパラメータ変化に対する滑らかさを仮定していて、ニューラルネットには当てはまらないことがありました。
ニューラルネットワーク（NN、ニューラルネットワーク）は複雑ですからね。論文はそこをどう扱っているのですか？
この論文はパラメータではなく予測自体に対する分布の滑らかさ、つまりDistribution Mapを予測に対してリプシッツ連続性（Lipschitz continuity、リプシッツ連続性）で仮定します。実務目線では“出した予測がどれだけ結果に影響するか”を直接扱う方が自然ということです。
これって要するに、パラメータの細かい変化ではなく、実際に出るスコアや判定そのものが影響を与えるかどうかを見れば良い、という話ですか？
まさにその通りですよ。要点は三つです。第一に、予測に対する分布の感度を仮定することで理論的に安定な解を示せる点。第二に、損失関数（loss function、損失関数）を予測に関して強凸に扱えば、非凸なニューラルネットの問題も含めて議論できる点。第三に、χ2 divergence（カイ二乗ダイバージェンス）などで分布差を測ることで拡張性を持たせている点です。
要点3つをちゃんと言ってくれるのは助かります。で、それを実際の導入でどう判断すれば良いですか。コストに見合うかが一番の関心事です。
大丈夫です、要点を三つで整理しますよ。投資判断では一、モデルが出す予測で現場の行動がどれだけ変わるかを小さな実験で測ること。二、安定点（performatively stable classifier）が存在するかを評価し、繰り返し最適化で振動しないか確認すること。三、モデルの複雑さと説明性を天秤にかけることです。これでリスクと効果を比較できますよ。
分かりました。では最後に私の理解を確認させてください。論文は「予測そのものが分布を動かすとき、予測に対する分布の滑らかさを仮定すれば、ニューラルネットのような非凸モデルでも安定な解を理論的に扱える」と言っている、ということで合っていますか。
素晴らしい整理です！その理解で完全に合っていますよ。大丈夫、一緒に実験設計から細かく詰めていけば必ず実行できますよ。
ありがとうございます。ではまずは小さなパイロットで“予測が現場にどれだけ影響するか”を測ってから、次に進める判断をします。自分の言葉で言うと、その方針で合っていますか。
大丈夫です、その進め方で意思決定できますよ。実際の数値に基づいて、安定性を見る段階を入れれば運用リスクは十分に管理可能です。
