AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「マルチエージェントのブラックボックス最適化が重要だ」と言われまして、正直ピンと来ていないのですが、これは我が社の現場でどう役に立つのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点はシンプルです。複数の意思決定主体が互いに影響し合う場面で、内部の数式が分からなくても効率的に最適解を探せる方法を提案する論文です。
内部の数式が分からない？要するに現場のセンサーや職人のノウハウみたいにブラックボックスでも使えるということですか。
その通りです。ブラックボックス最適化とは、内部モデルが不明でも入力と出力を試して最適解を見つける手法で、特にベイズ最適化（Bayesian Optimization、BO、ベイズ最適化）は試行回数を抑えて効率的に学べますよ。
しかし我が社は部門間で制約を共有する必要がある場面が多いです。部門ごとに勝手に最適化してしまうと全体ではまずくなるのではないですか。
鋭いですね。そこを扱うのがこの論文の妙味です。交互方向乗数法（Alternating Direction Method of Multipliers、ADMM、交互方向乗数法）という分散最適化の枠組みを利用しつつ、各エージェントは自分のデータだけでベイズ最適化を行い、必要最小限の情報だけをやり取りして全体最適を目指します。
具体的にはどんな情報をやり取りするのですか。現場のデータを全部あげるわけにはいかないのですが。
ポイントは要約されたペナルティ項です。各エージェントはローカルな取得関数（acquisition function、取得関数）を修正して、共有変数と整合するようにペナルティを受け取るだけでよいのです。これにより通信量は低く、機密性も保てますよ。
これって要するに各現場は自分のやり方で試験して、要点だけまとめて本部に渡すと全社最適に近づける、ということですか。
まさにその理解で正しいです。要点を3つにまとめると、1) ローカルで賢く試す、2) 共有は最小限の調整情報だけ、3) それを繰り返して全体の整合性を取る、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました、社内説明で使えるように、要点を自分の言葉で言い直すと、各部署は現場で試行錯誤を続けつつ、最小限の合意メッセージを交換して全社的に良い方向に収束させる方法だ、と説明すれば良いですね。
