拓海先生、最近部下から「ブロックチェーンとAIを組み合わせた論文」があると聞きまして、現場導入で本当に役に立つものか判断がつかなくて困っています。要するに投資対効果は合うんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見れば判断できますよ。今回の論文は銀行のローン審査に関するもので、データを一カ所に集められない場合でも学習ができる仕組みを提案しているんです。
データを一箇所に集められない、というのは現実問題としてよくあります。うちでも個人情報と銀行側の取引情報が別々にあると。で、どのように学習させるんですか。
簡単に言うと、各拠点で特徴量を抽出する小さなニューラルネットワークを走らせて、その中間出力だけを集めて中心で学習するんですよ。実データそのものは移動しないので、プライバシーを守りやすいんです。
なるほど。中間出力というのは要するに、各現場で「圧縮された特徴」を作って送るということですか。つまり生データを見られないまま学習が進む、という理解でよろしいですか。
その通りですよ。大丈夫、いい着眼点です！ここでの要点は三つあります。第一にデータを移動させずに学べること、第二に中間表現だけなので生データ露出が減ること、第三にブロックチェーンで送受信の記録を残せることで改ざん耐性が上がることです。
ブロックチェーンというと費用面で導入が大変ではないですか。トランザクション手数料や運用コストが膨らむのではと心配です。
確かにコストは重要です。論文はEthereum系のノード上で設計を示していますが、実務ではプライベートブロックチェーンやオフチェーンでログだけを残す運用が現実的です。要点は、ブロックチェーンは信頼の記録を残すためのツールとして使う、という考え方です。
現場のIT部門は今の仕組みで手一杯です。導入にあたって現場負荷と運用の難易度はどれくらい変わりますか。うちの現場でも現実的に運用できますか。
良い問いですね。ここも三点で整理します。第一にローカルで走るモデルは軽量に設計可能で、既存のPCやサーバで動く場合が多いこと、第二にデータのやり取りは中間表現の送受信に留まり、既存ネットワークで賄えること、第三に運用はまず検証環境で小規模に始め、効果が出た段階で拡大するのが現実的であることです。
これって要するに、「生データを共有せずに各現場の良いところ取りをして中央で学習し、その記録を安全に残せる仕組み」ということですね。
その理解で本当に大丈夫ですよ。要点を三つでまとめると、プライバシー保護と学習効果の両立、中間表現の扱いでデータ移動を減らすこと、ブロックチェーンが記録と信頼の担保になること、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。ではまずは小さく試して、効果が出れば予算を付けるようにします。私の言葉でまとめると、「現場のデータを直接共有せずに、各拠点の抽出した特徴を集めて中央で学習し、改ざん耐性のある記録を残すことでローン審査モデルの精度を向上させる仕組み」ですね。
