統計的および確率的推論における無視可能性

（Ignorability in Statistical and Probabilistic Inference）

田中専務

拓海先生、お忙しいところすみません。部下から『欠損データの扱いを考えないとAIは現場で使えない』と言われまして、正直ピンと来ないのですが、結局何を気にすればいいのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！欠損データや観測の不完全さは、モデルが実際の現場分布を学べない原因になりますよ。大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。

田中専務

要するに『データが足りないときの言い訳』の話でしょうか。現場では記録漏れや集計タイミングの違いがあって、どれを信用していいか悩んでいます。

AIメンター拓海

いい例えですね。核心は『観測されたことをどう扱うか』と『実際に何が起きたか』を区別することです。今日は要点を三つに分けて説明しますよ。まず概念、次に実務的判断、最後に導入時のチェックポイントです。

田中専務

それを聞いて安心しました。ところで、専門用語でよく出る『missing at random（MAR）＝欠損がランダム』とか『coarsened at random（CAR）＝粗視化がランダム』というのは経営判断にどう関係しますか。

AIメンター拓海

良い質問です。平たく言えば、これらは『その欠損や粗視化がモデル学習に害を与えるかどうか』を判断する基準です。ビジネスでは、これらが成り立つなら追加コストをかけずに既存データで進められますよ。

田中専務

これって要するに『欠損の発生メカニズムがデータの本質に関係していなければ、安全に無視できる』ということですか？

AIメンター拓海

その通りですよ。要点は三つです。第一に欠損や粗視化の発生が観測対象に依存しないこと、第二に無視可能と判断できる根拠の確認、第三に実務上のリスクコントロールです。これで導入判断がしやすくなりますよ。

田中専務

なるほど。では実際に現場でチェックするポイントと、投資対効果をどう結びつけるかを教えてください。

AIメンター拓海

現場ではまず欠損の種類を分類し、発生条件を現場ヒアリングで確かめます。次にモデルの出力変化を小さなデータセットで検証し、最後にコスト対効果を見積もります。簡潔に言えば、手戻りを小さくして安全に進める流れです。

田中専務

わかりました。最後に私の理解を整理させてください。『欠損や粗視化の発生原因を明らかにして、もしそれがデータ本体に依存しなければ既存のデータで進められる。しかし観測メカニズムが本質に関係するならば、追加データ収集や設計変更が必要だ』――こう理解してよいですか。

AIメンター拓海

まさにその通りです！素晴らしいまとめですよ。これが分かれば、現場ヒアリングの設計や最小限のデータ追加で十分かどうかを経営判断できますよ。

田中専務

ありがとうございます。これで社内に説明しやすくなりました。では本論の要点を私の言葉で説明して終わります。