拓海さん、最近部署の若手から「MLの挙動を事前に検証しよう」と言われましてね。まだモデルがない段階でユーザー評価をするって、どういうことをするんですか。
素晴らしい着眼点ですね！まずは落ち着いてください。ここで使う手法はWizard of Oz（WoZ）ウィザード・オブ・オズと呼ばれ、システムの裏で人が動いて機能を模擬する方法ですよ。モデルがない段階でもユーザー体験（UX）を評価できるんです。
なるほど、でも若手はさらに「誤りも再現しないと意味がない」と言ってまして。経営から見ると余計な手間に見えるんですが、本当に必要なんですか。
大丈夫、一緒に整理しましょう。誤りの再現は「実際に使われるときの感情や行動」を先に知るために重要です。今回紹介するのはWizard of Errors（WoE）という考え方で、WoZに機械学習（Machine Learning, ML 機械学習）の典型的な誤りを意図的に組み込んで検証できるツールです。
これって要するにコストをかけずに“事故の起き方”を試すということですか？現場が混乱しないか心配でして。
その見立ては正しいです。ただし目的は「混乱を避けるための設計改善」です。WoEは四つの代表的な誤りタイプを使い分けて、ユーザーの反応を観察できます。要点を三つにまとめると、1) 誤りの種類を可視化できる、2) ユーザーの反応を早期に把握できる、3) 実装前に設計を変えられる、です。
費用対効果で言うと、どの段階でこれをやれば一番効くんでしょうか。モデル完成後にやるより前段階でやる方が安上がりなのではないかと考えています。
結論から言うと、モデル完成前のWoZ段階で誤りを想定して検証する方が費用対効果は高いです。理由は三点、1) 大幅な設計変更は開発前の方が安価である、2) 本番での誤動作による信頼損失を未然に防げる、3) 実際に起きるユーザー行動に基づいた優先順位付けができる、です。
現場の負担は大きくなりませんか。人手で誤りを作るって現場の作業が増える気がします。
その懸念は的確です。WoEの提案は手作業での誤り制御を簡素化するためのインターフェースを用意している点にあるため、現場負荷を最小化しつつ多様な誤りを再現できるよう工夫されています。運用のコツは、短時間で再現できる典型ケースに絞ることです。
実際に導入する場合、最初にどこから手を付ければ良いでしょう。うちのような製造業でも使えますか。
もちろん製造業でも有効です。まずはユーザー（現場作業員や検査担当者）の典型的なタスクを選び、その過程で起き得る誤りシナリオを三〜五個に絞って試験するのが良いです。要点を三つに直すと、1) 重要タスクの選定、2) 代表的誤りの設定、3) 短時間で回せる実験設計、です。
よく分かりました。要するに、実装前に“どんな誤りがどれだけ影響するか”を低コストで確かめて、実装優先順位を決めるということですね。では社内で説明できます。ありがとうございました。
