AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下から『ネットワークデータを使ったAIがいい』と言われましてね。ただ、当社はSNSを全部持っているわけでもなく、データは外からちょっとずつ取ってくる形なんです。そんな中でも信頼できる学習が可能なのか、率直に教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点は三つに分けて話しますよ。結論から言うと、外から部分的にデータを集める「クローリング」でも、手法を工夫すれば正しい学習ができるんです。まずは何が問題になるかを一緒に確認しましょう。
問題、ですか。部下がいうには『サンプリングの仕方で結果が変わる』と。投資対効果を考えると、そんな不確かさは避けたいのですが、具体的にはどんな不具合が出るのですか。
いい質問です！ポイントは三つあります。第一に、部分的なデータ取得は特定の傾向に偏りやすく、そのまま学習すると誤ったパラメータが出ること。第二に、誤差の大きさを過小評価すると意思決定が危うくなること。第三に、正しい補正を入れれば信頼できる信頼区間（confidence intervals）まで作れることです。
なるほど。で、具体的な手法名は何ですか。うちの現場で使えるように、導入手間と効果の比を知りたいのです。
ここで扱うのはRelational Logistic Regression（RLR、リレーショナルロジスティック回帰）を、Stochastic Gradient Descent（SGD、確率的勾配降下法）で学習する方法です。要点は二つで、データ取得の偏りを『補正する重み付け』を導入し、SGDの更新式をその補正に合わせて作り直すことです。結果的に、部分データからでも正しいパラメータ推定と信頼区間が得られますよ。
補正というのは要するに『偏ったサンプルに対して重みを付ける』ということですか。これって要するに、偏りを数で埋め合わせるという話ですか。
その通りですよ、素晴らしい着眼点ですね！難しく聞こえますが、実際は見えている部分に『どれだけ代表性があるか』を推定し、その逆数で重みをつけて学習するイメージです。言い換えれば、偏りの少ない観測はそのまま重く使い、偏りの大きい観測は薄めて扱うということです。
なるほど。しかし現場でやる場合、どうやってその重みを計算するのですか。外部のクローラーはどうしても偏りが出るので、その補正が現実的に可能かが知りたい。
ここが肝心で、研究で提案される方法は『クロール過程そのものを意識した推定』です。クローラーがどのノードを選びやすいか、どう移動するかをモデル化して、その確率を逆数で補正に使います。実務ではクローラの仕様を記録しておけば、比較的容易に推定でき、外注でも実装可能です。
それなら現場でもできそうです。最後に、経営判断で気にするべき点を三つにまとめてください。時間が無いもので。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つです。第一、データの取得方法を記録し、その偏りを補正すること。第二、補正後でも不確実性（信頼区間）を出して意思決定に組み込むこと。第三、初期は小さい実験で検証し、効果が出れば拡張することです。
わかりました。では私の理解で確認させてください。要するに『外から部分的に採ったネットワークデータでも、クローラーの性質を考慮して補正すれば、RLRをSGDで学習して信頼できる結果と信頼区間を得られる』ということですね。これなら投資の根拠になります、ありがとうございます。
