AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『医用画像にAIを入れれば効率化できる』と言われているのですが、現場での使い勝手や投資対効果が不安でして。特に偏り、つまり一部の人にだけ性能が良くなるようなことは起きませんか。
素晴らしい着眼点ですね！確かにAIは便利ですが、学習データやモデル設計によっては特定の性別や人種で性能が下がることがありますよ。今日はその論文を噛み砕いて、経営判断に必要な要点を三つに分けて説明しますね。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
要するに、モデルを変えると結果も変わって、同じデータでも一方は差が出て、もう一方は出ないということですか。だとしたら、どのモデルを選べば安全なんでしょう。
その通りです。今回の研究は四つのモデル、三つの畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network、CNN、畳み込み型モデル）と一つのビジョントランスフォーマー（Vision Transformer、ViT、自己注意を使うモデル）を比較しています。ポイントは一つ、モデル選択が公平性に直接影響するという点です。要点は、(1) モデル毎にバイアスの有無が異なる、(2) 同じ不均衡データでもバイアスの表れ方が違う、(3) だから選定基準を評価設計に入れるべき、の三つです。
モデルを選ぶときに、どういう観点で比較すればいいですか。性能だけ見ていると見落とすということでしょうか。現場はコストと安全性を第一にしています。
いい質問です。実務的には三つの観点で評価します。第一に平均的な性能（例えば全体の分割精度）、第二に各保護群（性別や人種）ごとの性能差、第三にその差が業務上どの程度の影響を与えるか、です。つまり単純な全体スコアだけで決めると、結果として特定層に不利益を与えることがあるのです。
なるほど。つまり、投資対効果を見極めるには『誰にとって効果があるか』を評価する必要があると。では、不均衡なデータを揃えるのが先か、モデルを変えるのが先か、どちらを優先すべきですか。
理想は両方です。ただし現実的には順序を付けます。まずは現状データで複数モデルを比較して『どのモデルがどの群に弱いか』を見ます。次に最も影響が大きい群に対してデータ拡充や調整を行う。最後に業務基準で合格ラインを決める。これを設計段階で計画に入れれば、あとで高いコストを払わずに済みますよ。
これって要するに、技術的な ‘‘公平性チェック’’ を導入してから投資判断をするということですね。やはり一朝一夕で判断してはいけないと。
その理解で完璧ですよ。大切なのは評価設計を経営の意思決定プロセスに組み込むことです。小さなPoC（Proof of Concept、概念実証）で公平性指標を設定し、合格ラインを満たすかを見てから本格導入を判断する。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。では私の理解としては、(1) モデル選択でバイアスの出方が変わる、(2) 分析設計で保護群ごとの評価を必須にする、(3) PoCで合格ラインを決めてから導入する、この三点を踏まえて判断する、ということでよろしいでしょうか。自分の言葉で言うと『まず小さく試して、公平性を確かめてから拡大する』ですね。
