AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「構成概念（construct theory）でAIを直すべきだ」と言われまして、正直何を直すのか見当がつかないんです。要するに今のAIの何が問題なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に言うと今のAIは人間がどう見るかの「枠」を狭く作って学んでしまっているんですよ。まず結論を3点でまとめますね。1）学習データの枠が偏っている。2）枠そのものを見直す必要がある。3）現場で使える定義に落とすのが肝心です。
なるほど。で、例えば顔認識が肌の色で誤認する話は聞いたことがあります。それって単にデータを増やせば済む話ではないのですか。
素晴らしい視点ですよ！いい質問です。データを増やすのは一部の改善にはなるのですが、本質は「何を測るか（変数定義）」にあります。人間が顔をどう捉えているかの枠組み、つまり構成概念（construct）を定義し直すことで、単なるサンプル追加よりも包括的な改善ができるんです。
これって要するに、データの属性をただ足すのではなく、そもそもの「測り方」を変えるということですか？現場に落とし込むと何が違いますか。
まさにその通りです。現場での違いは三点あります。第一にラベル付けが人間の認知と一致する。第二にモデルが見落とす要素を体系的に拾える。第三に評価指標が偏りに強くなる。結果として運用コストと誤動作リスクが下がるんです。
言われてみれば、ラベルが違うと出力が違うのは当たり前ですね。ただ、うちの現場でそんな細かい定義作りをやれる人がいるだろうかと不安です。
大丈夫、そこで大事なのはプロセスです。難しい専門家だけに任せず、現場の視点を取り入れて短いサイクルで定義を作ることが有効ですよ。実務ベースで作れる設計書を用意して段階的に進めれば、中小企業でも着手できます。
投資対効果の見通しはどうなりますか。定義作りに時間をかけても、効果が見える化できなければ説得しにくいです。
よい視点ですね。効果の見える化は必須です。まずは簡単なKPIを3つ作ります。1）誤検知率の低下、2）ユーザーからの苦情減少、3）運用の手戻り時間短縮です。これらは定義を替えるだけで比較的短期に改善が確認できますよ。
それなら分かりやすい。最後に一つだけ確認させてください。導入の第一歩として、うちのような会社がやるべき具体的作業は何でしょうか。
素晴らしい締めの質問ですね。最初の三歩をお伝えします。第一に現場の目で評価したい要素をリストアップすること。第二にそれを定義可能な観測項目に分解すること。第三に小さなテストセットでモデル改修を行い、KPIで比較すること。これで始められますよ、一緒にやれば必ずできます。
分かりました。要するに、現場の見え方を定義化してそれで機械の学習ラベルを作り直し、短いサイクルで効果を測るということで、まずは社内の現場の声をまとめることから始めます。拓海先生、ありがとうございます。
