拓海先生、最近部下から「合成データを使えば個人情報を出さずに分析できる」と言われて困っています。要するに、実際の顧客データを触らずに同じ結論が出せるということでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。結論だけ先に言うと、合成データからでも正しくやればほぼ同じベイズ的な結論にたどり着けるんですよ。
それはありがたい話ですが、社としては投資対効果（ROI）や現場で使えるかが気になります。どんな条件が必要なんですか。
要点は三つです。第一に合成データの数とサイズを十分に確保すること、第二にデータを作る側と解析する側のモデルが互換的であること、第三に理論的な前提（Bernstein–von Mises theorem: ベルンシュタイン–フォン・ミーゼスの定理）が成り立つことです。簡単に言えば、量と整合性と統計的正当性が必要なのです。
「互換的」という言葉が引っかかります。これって要するにデータを作る側と分析する側で使っている前提や仮定が合っているということですか。
その通りです、素晴らしい要約です！この互換性は論文では”congeniality”（congeniality, コンジニアリティ）という言葉で説明されています。製造で言えば、設計図を渡す側と組み立てる側で寸法が一致している必要があるのと同じです。
実務面で困るのは、合成データを作るコストと、どれだけ作れば良いかの目安です。小さくても良いのか、大きくしないとダメなのか。
論文の核心はここで、合成データセットは元のデータより”大きめ”である必要があると示しています。直感的には、合成データをたくさん作って平均を取ることで、解析のばらつきを抑えるというイメージです。ですからコストとは合成データの数とサイズの投資対効果で考える必要があります。
なるほど。じゃあ合成データを小さくしか作れないと、結論がばらつくということですね。それだと現場での信頼性が落ちます。
そうです。さらに重要なのは、合成データのサイズだけでなく、合成を作るモデルと分析モデルの”整合性”が崩れると誤った結論に繋がることです。これは投資対効果を決める重大なリスクなので、導入前に簡単な検証を行うべきです。
検証というのは、具体的にどんな手順を踏めばいいでしょうか。現場の人が実行できる範囲で教えてください。
良い質問です。最も現実的なのは小さなパイロットで複数の合成データを生成し、解析結果の分布を観察することです。分布が安定すれば導入、ばらつくなら合成データを増やすかモデルを再設計するという判断になります。
わかりました。要するに、合成データを多数・十分に大きく作って、作る側と使う側の前提が一致していれば、実データとほぼ同じベイズ的な結論が得られる。それでOKですね。
その通りです、田中専務。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。実装の第一歩はパイロットでの検証です。
