拓海先生、最近うちの現場でもデータ異常の検出が必要だと言われているのですが、そもそもどの手法を見ればよいのか分からず困っています。Categoricalなデータが多くて、既存の手法がうまく働かないと聞きましたが、要点を教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！要点を先に3つでまとめます。1) カテゴリデータを連続化して扱う新しい手法であること、2) 確率の勾配（スコア）を学習して異常を見つけること、3) 画像など他分野にも適用できる柔軟性があることです。順を追ってご説明しますよ。
カテゴリデータを連続化するって、要するに離散の箱を一旦溶かして滑らかにするという理解でいいですか。現場では確かに製品コードや工程区分が離散値で、そこがネックになっています。
いい直感です。GNSMはGumbel Noise Score Matching（GNSM）という手法で、カテゴリの確率分布を連続的なベクトルとして表現します。これにより、連続空間での確率の傾き、すなわちスコア（score）を計算でき、そこから異常を検出するのです。
それは現場目線で言うとどういう利点になりますか。導入コストや学習の手間はどれくらい見ておくべきでしょうか。
安心して下さい。投資対効果の観点では3点に整理できます。1つ目はラベル不要の教師なし学習なのでデータ準備の工数を抑えられる点、2つ目はカテゴリ変数を確率ベクトルで扱うためドメイン知識が活きやすい点、3つ目は既存のセグメンテーションや異常スコアと相関するため現場評価がしやすい点です。初期は検証用のエンジニア工数とGPUが必要になりますが、運用は比較的軽いです。
なるほど。ところで「スコア」って現場でいう品質スコアとどう違いますか。これって要するに確率の傾き、すなわちそのデータがどれだけ“あり得ない”かを示すということですか。
その通りです。スコアは確率密度関数の対数の勾配で、直感的には「周辺に比べてこの地点がどれだけ有り得る方向に引かれているか」を示すベクトルです。品質スコアが主観的評価なら、こちらはデータ分布に基づく数学的な異常度と考えてください。
実際の現場データはノイズだらけで、正常も異常も混在しています。どのようにして“正常領域”を学習して、異常を検出するのですか。
良い質問です。まずノイズを段階的に加えた複数のスケールでスコアを学習します。学習後は各スケールのスコアの大きさを集めて埋め込みベクトルを作り、正規データの集中領域をモデル化しておけば、その領域から外れる点を異常と判定できます。要点は多重スケールで“どの程度周囲と異なるか”を見ることです。
なるほど。最後に一つ。これを我が社で試すとしたら最初の一歩は何をすべきでしょうか。小さく始めて効果が出たら投資を拡大するやり方がうちには合っていると思います。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは代表的なカテゴリ変数と少量の履歴データを使ってプロトタイプを作り、スコアの分布と既知異常との相関を確認します。ポイントはラベル不要で早く回せるプロトタイプを作ること、現場の評価指標と相関するかを最初に見ること、そして結果を経営指標に結び付けることです。
分かりました。要するに、ラベル付けの手間をかけずにカテゴリデータを滑らかに扱って、確率の傾きで異常を見つけるということですね。まずは小さな検証から始めてみます。ありがとうございました。
