拓海先生、部下から「AIのモデルがいくつもあって、どれを使って良いかわからない」と言われて困っております。現場では説明できるモデルが欲しいと。ただ、どれだけ『良い』モデルがあるかを調べるのは大変だとも聞きましたが、論文で何か目新しい方法があったのですか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は「ある程度の誤差以内で”良い”とみなせる説明可能なモデルの集合」を正確に列挙する効率的な方法を示しているんですよ。要は、どれくらいの選択肢が実際にあるのかをきちんと数え上げられる手法です。
それは経営判断に直結しますね。選べる候補が多ければ、例えば公平性や実装コストを考慮して適したものを選べます。ところで、その「列挙」は現場のパソコンで動くものなのでしょうか。計算が爆発するイメージがあるのですが。
大丈夫、順を追って説明しますよ！まず、この研究の対象は「ルールリスト（rule lists）」という、人が比較的理解しやすいモデル群です。次に重要なのは「Rashomon set（ラショモン集合）」という考え方で、これは「ほぼ同じ性能を示す複数のモデルの集合」を指します。最後に本論文は、既存の近似や不完全な方法と違い、誤差許容範囲内の全ての良いルールリストを正確に列挙するアルゴリズムを示しているのです。
これって要するに、誤差の幅を決めれば「その範囲で良いモデルを全部見つけられる」ということ？現場で比較検討ができるようになるという話ですか。
その通りですよ！それを実現するために、著者らは既存の最適ルールリスト学習器CORELSを起点に、全良モデルを列挙する新しいアルゴリズムCorelsEnumを提案しています。肝は、計算資源を節約しつつも「完全性（exactness）」を保つ点です。要点は三つ、対象はルールリスト、目的はRashomon集合の完全列挙、工夫は多項式空間での実行です。
なるほど。ということは、我々のような業務で使うときには、公平性の観点で「候補の広がり」を見て判断材料にできるわけですね。少しイメージできましたが、実際の効果はどの程度だったのですか。
実験では、再犯予測でよく使われるCOMPASデータを用いて、長さ3以下のルールリストについて数万件の良モデルを約1,000秒で列挙できたと報告しています。従来法では6,000秒で40件しか見つからなかったのに対し、桁違いの違いです。そして列挙した候補は予測の多様性や公平性の観点でかなりばらつきがあり、経営判断での選択肢が増えることを示しています。
理解が深まりました。私の立場で最後に一つだけ確認させてください。これを導入する際、初期投資や運用はどの程度必要で、現場の担当者でも使いこなせそうでしょうか。単純なルールの一覧が出るなら現場で判断できそうな気がしますが。
非常に良い視点です。短く要点を三つでお伝えしますね。第一に、対象が短いルールリストに限られるため、まずは現場で運用可能なルール長を決めること。第二に、列挙された候補を評価するための公平性や運用コストの評価軸を準備すること。第三に、ツール化すれば意思決定者が現場で比較検討できるダッシュボードを作れること。これらが整えば現場負担は十分に抑えられますよ。
分かりました。要するに、誤差許容範囲を決めて短いルールリストに限定すれば、我々でも比較検討できる候補群を実際に全て列挙できるということですね。これなら導入の判断材料として使えそうです。ありがとうございます、拓海先生。
