拓海先生、最近部下から「概念ドリフト」とか「説明可能性が必要だ」と言われまして、正直何をどうすれば現場で役に立つのか見当がつかないのです。
素晴らしい着眼点ですね！まずは安心してください、概念ドリフト（Concept Drift、CD、概念ドリフト）はデータの性質が時間で変わる現象のことですよ。一緒に順を追って整理していけるんです。
要するにモデルを一度作ったら終わりではなく、時間とともに性能が落ちるから見張っておけ、ということですか？投資対効果の観点からは、どこにコストをかけるべきかが知りたいのです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を3つに分けると、1) いつドリフトが起きるかを検出すること、2) どの部分が変わったかを説明すること、3) その説明を元にコスト効率よく対処すること、です。
説明をする、というのはどういうイメージでしょうか。現場に説明できる形になるということですか？それがないと現場が動かないのではと心配しています。
そうです。ここで重要なのはExplainable AI（XAI、説明可能なAI）を使って、変化の「どこ」と「どう」が人に分かる形に落とし込むことです。たとえば、センサーの値がどの特徴で動いたかを可視化するようなイメージです。
これって要するに、変化を人間が理解できる形で教えてくれるダッシュボードを作るということですか？それなら現場説明がしやすくなりそうです。
その理解で合っていますよ。さらに付け加えると、本論文はドリフトを直接説明するのではなく、ドリフトがある領域で学習したモデルを説明することで、どの空間的特徴が変化したかを特定する手法を提示しています。
なるほど。モデルを使ってどの特徴が変わったかを説明する。投資対効果で言えば、これでどれくらいムダな作業を減らせるのでしょうか。
期待できる効果は三つあります。第一に、異常対応の原因探索時間を短縮できること、第二に、無闇にモデルを再学習する回数を減らしてコストを抑えられること、第三に、現場が納得して運用方針を受け入れやすくなることです。
わかりました。要点を自分の言葉で確認すると、「モデルの挙動を説明して、変化の本質を絞り込み、やるべき対策を最小化する」ということですね。これなら現場にも納得してもらえそうです。
