拓海先生、最近部下からデータを買ってAIに食わせろと言われているんですが、データの値付けってどう考えればいいんでしょうか。正直、何を買えば投資対効果が出るのか分からなくて困っています。
素晴らしい着眼点ですね！データ市場では、買う前にそのデータが自社のAIにどれだけ効くか分からない、という問題が本当に大きいんですよ。大丈夫、一緒に整理しましょう。
要は高いデータを買っても我が社のAIがうまく使えなければ無駄になると。だけど、市場の説明だけで判断しろというのは無理がありますよね。
その通りです。論文の提案は「Try Before You Buy」、つまり買う前にデータが自社のアルゴリズムでどれだけ精度を出すかを簡便に測れる仕組みを市場が提供すれば、無駄な購入を避けられるというものですよ。
これって要するに試してから買うということ？現場に持ち帰って試験的に使ってみてから本格導入するようなイメージで合ってますか。
ほぼその通りです。ただ、重要なのは「安全に」「効率よく」試せることです。市場側が個別データセット上で自社アルゴリズムの精度を示すか、サンドボックスで実験を許すことで、買い手は少ない情報でほぼ最適な組合せを見つけられるんです。
それは導入の判断を速めてくれそうですね。ただ、どれだけの情報があれば十分か、という話になると思いますが、そこはどうなんでしょう。
ここが肝で、従来は全てのデータの組合せで性能を知る必要があるとされていたが、論文は個別データセットごとのアルゴリズム精度だけで、ほぼ最適な購入決定ができると示しています。つまり必要情報は指数的ではなく線形で済むのです。
要するに、全パターンを試すのではなく、個別に効き具合を教えてくれれば十分という話ですね。コストが桁違いに下がる気がします。
まさにその通りです。ポイントを整理すると、1) 市場が個別データ上でのアルゴリズム精度を提供する、2) 買い手はそれを使って線形の情報量で評価を行う、3) 結果としてほぼ最適な購入が実現する、という構図です。大丈夫、できますよ。
それなら、我が社でやるには市場にどんな機能を求めれば良いですか。具体的な要求として整理して部下に伝えたいのですが。
まずは市場に対して、アルゴリズムの精度を個別データセットごとに示す機能か、あるいは安全なサンドボックス環境を求めてください。次に、その際に使う共通の評価指標を明示することを要望しましょう。最後に、試験用のアクセス条件と価格モデルの透明性を求めると良いです。
分かりました。これなら部下に具体的に指示できますね。最後に私の言葉でまとめていいですか。要は、『市場が個別データの効き目を示してくれれば、少ない情報で賢く買えるようになる』ということですね。
正確です。要点を3つでまとめるなら、1) 実際の効き具合を示す情報があること、2) 情報量が線形で済む設計であること、3) サンドボックス等の安全対策があること、です。一緒に進めれば必ずできますよ。
