拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下からAIを入れれば意思決定が速くなると言われましたが、医療とか命に関わる分野で使うのは本当に大丈夫なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！心配は当然です。今回の論文は「ラベル不確定性（label indeterminacy）」という問題を指摘しており、特に命に関わる判断での注意点を示しているんですよ。
ラベル不確定性ですか。ラベルというのはAIに教えるための正解データのことですよね。要するに正解そのものが曖昧だと、AIの判断もブレると。
その通りです、田中専務。具体例として心停止後の患者が回復するか否かを予測する研究が取り上げられており、回復を示すラベルの定義が異なると、表向きの性能は同じでも個別患者への予測は大きく異なるのです。
なるほど。投資対効果（ROI）を考えると、精度が出ているデータで評価しても、実際の現場で役に立たない可能性があると。これって要するに現場と評価基準が噛み合ってないということですか？
素晴らしい整理です！要点を3つにまとめると、1) ラベルが不確かだと異なる仮定で作ったモデルが同じ評価値でも別の判断をする、2) 評価可能な既知ラベルだけで性能を判断すると隠れた差が見えない、3) 高リスク領域ではこうした多様性（multiplicity）が致命的になりうる、ということです。
実際の業務で言えば、顧客の解約判定や重要な設備停止判断をAI任せにすると、評価データでは安全でも現場では異なる判断を出す、と。同じことですね。
おっしゃる通りです。ですから導入前には評価だけでなく、ラベルの取り方と不確かさを明記し、モデルごとの予測差を必ず検査することが重要です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
具体的には導入判断で何をチェックすればいいですか。現場の負担を増やしたくないのですが。
まずは3点です。1) ラベルの定義を文書化すること。2) 複数の合理的なラベリング方法でモデルを作り、個別患者で予測差が出るか確認すること。3) 重大な判断には人の再確認プロセスを必ず残すこと。これでリスクは大幅に下げられますよ。
わかりました。要するに、データの作り方と評価だけで判断せず、実際の「不確かさ」を可視化して運用に反映することが肝心、ということですね。自分の言葉で整理するとそうなります。
