拓海先生、最近うちの現場でもAIって単語だけが独り歩きしてるんですが、現実的に何が問題になるんでしょうか。ウチの部長たちはデータをAIで作ればそのまま分析に使えると言っていて、投資対効果の判断に迷っています。
素晴らしい着眼点ですね！要するに、ここでの本質は「AIで作った値をそのまま正式なデータ扱いして回帰分析すると、結果がズレることがある」という点です。大丈夫、一緒に要点を整理しますよ。
それは要するに、AIが作った数値に誤差があるから結果が変わるということですか？現場ではラベルをAIで補ったり、スコアを作って使っていると聞きますが。
良い質問です。まず前提として用語を一つ。Artificial Intelligence (AI)＝人工知能、Machine Learning (ML)＝機械学習、という表現で、AI/MLが作るのは観測されない特性を推定した”生成された変数”です。問題は、その推定に不確かさや偏りが残る点にありますよ。
現場ではその推定値をそのままExcelに貼って回帰したり、意思決定の指標にしているんです。これって要するに、AIの出力を”データ”と同じ扱いにしているということでしょうか。
その通りです。ただし、もっと踏み込むと要点は三つです。1つ目、生成された変数には測定誤差（measurement error）が入り、回帰係数が偏ることがある。2つ目、通常の信頼区間が実際の不確かさを過小評価する場合がある。3つ目、それを解決する方法としては明示的なバイアス補正と回帰係数と潜在変数を同時に推定する二つのアプローチがある、という点です。
なるほど、バイアス補正と同時推定ですね。ただ、実務的にはどちらが現実的でしょうか。うちのようにITに詳しくない現場でも導入できる手法はありますか。
大丈夫、現場向けに分けて考えれば導入可能です。要点を三つでまとめます。1、バイアス補正は既存の分析フローに比較的容易に組み込める。2、同時推定は統計的に強いが計算や専門知識が必要になる。3、まずは簡単な補正を行い結果の頑健性を確認し、段階的に同時推定に移行するのが現実的です。
投資対効果を見たい私としては、最初の一歩で何をチェックすれば良いですか。現場から出てくるAI生成のスコアを疑う指標が欲しいです。
素晴らしい観点ですね。まずは三つの簡単なチェックです。1つ、AIの予測と既知のラベルの一致率や誤差分布を確認する。2つ、生成変数を使った回帰と使わない回帰で結果がどれほど変わるかを比較する。3つ、ブートストラップなどで不確かさを評価し、信頼区間の拡大を試す。これだけで初期判断はかなりできるんです。
それなら現場のIT担当にも伝えやすいですね。最後に、論文の結論を私の言葉で言うとどうなりますか、整理していただけますか。
良い締めくくりですね。要点は三つでした。まず、AIで生成した変数をそのまま扱うと回帰係数が偏ることがある。次に、通常の信頼区間が不十分な場合がある。最後に、明示的バイアス補正または回帰と潜在変数の同時推定で正しい推論が回復できる、です。
分かりました。私の言葉で言うと、AIが作った指標をそのまま信用すると結果を誤解する危険があるから、まずは簡単な誤差のチェックと補正を入れてから本格導入する、ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
