拓海先生、最近うちの部下が「AIに家の写真を判断させると差が出る」と言ってきまして、正直ピンと来ません。これって本当に経営に関係ありますか？
素晴らしい着眼点ですね！結論から言えば、確かに現行の画像認識は家や街の写真に対して社会経済的な偏りを示すことがあるんですよ。大丈夫、一緒に整理していけば必ず理解できますよ。
具体的にはどんな偏りですか？うちが不動産関連のシステムを作るとしたら、そうした偏りで評価が狂ったりしますか。
いい質問です。要点は三つあります。第一に、画像認識で使われる深層畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Networks, CNN、畳み込みニューラルネットワーク）は学習データに偏りがあると特定の地域や家屋タイプに弱くなりますよ、ということです。
CNNという言葉は聞いたことがあります。で、それが学習データに引っ張られると、どんな不都合が起きるのですか？
第二に、研究ではCNNが低所得地域の住宅写真に対して正確度が下がり、判定の自信（confidence）も低く、さらには“slum（スラム）”や“ruin（廃墟）”のように不適切なラベルを付ける傾向が見られました。第三に、この偏りは国際比較だけでなく、アメリカ国内の経済的・人種的に多様な地域間でも確認されています。
これって要するに、システムが貧しい地域を不利に扱うってこと？それだと自社で使うと訴訟リスクとかブランドリスクが高いのではないですか。
おっしゃる通りです。要約すると、偏りは運用上のリスクとなり得ます。対応は三点に要約できます。第一、訓練データの多様化。第二、評価指標に社会経済的要因を組み込むこと。第三、モデルの出力に人間の確認プロセスを残すことです。
投資対効果で言うと、訓練データを増やすコストと、誤判定で受ける損失のどちらが大きいか判断しないといけません。簡単に見積もる方法はありますか。
素晴らしい着眼点ですね！まずは小さな実証（pilot）を回して影響を測ることを勧めますよ。要点は三つです。第一に、リスクが顕在化する処理だけを対象にする。第二に、既存データで誤判定の発生率とそれに伴うコストを定量化する。第三に、改善後の削減効果を比較して投資回収期間を出すことが重要です。
なるほど。現場はデータ収集が面倒がるでしょうが、どこから手を付ければいいですか。外注で済ませるべきですか、それとも内製に向けて育てるべきですか。
素晴らしい着眼点です。まずはハイブリッドで始めると良いですよ。要点は三つ。まず外部の専門家で迅速にプロトタイプを作り、次に内部で評価と運用の基準を作る。最終的に頻繁に更新する部分は内製に移す、という流れがお勧めです。
わかりました。最後に、この論文で言っていることを私の言葉で簡潔に言うとどうなりますか。経営会議で使える表現で教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！短くまとめると三点です。第一、現行の画像認識モデルは学習データの偏りにより低所得地域で精度が下がる。第二、その結果として誤った評価や不適切なラベリングのリスクがある。第三、そのリスクはデータ多様化と運用プロセスで低減できる、ということです。
なるほど、では私の言葉で言うと、「この技術は学習データ次第で地方や低所得層を不利に扱う可能性があるから、導入前に影響評価とデータ多様化を必ずやろう」ということですね。よし、それで部長に指示を出します。ありがとうございました。
