拓海先生、最近部下が「複数の解があるからAIが判断できない」と騒いでまして、正直何が問題なのか分かりません。要するに一つの答えが出ないということですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。問題は確率の世界で「山（モード）」が複数ある場合、平均だけ見ても意味が薄い、という点なんですよ。
確率の山が複数……それは現場で言えば複数の「有力な仮説」が並んでいるようなものですか。で、どうやってそれぞれを見分けるんですか。
いい例えです。論文は「ドメイン（領域）ごとに分けて、それぞれの領域の確率と期待値をまとめる」ことで、有力な仮説群を可視化する方法を示しています。要点は三つで、ドメイン分解、専用のサンプリング手法、そして収束を早める混合ジャンプです。
これって要するに、全体の平均を見るのではなく、似た解のまとまりごとに評価してるということ？それなら現場感覚に近い気がします。
その通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。実務では、各領域の信頼度と代表例を示せれば、投資対効果の判断がずっと具体的になります。
導入コストと効果をどう見れば良いですか。うちの現場はデータが雑で、計算時間も限られているんです。
素晴らしい着眼点ですね！ポイントは三つです。まずは小さなデータで領域をいくつか作ってみること、次に各領域の代表解を現場で検証すること、最後に混合ジャンプのような工夫でサンプリング効率を上げることです。
現場検証を繰り返すということは、完全自動化よりも人の判断を組み合わせる方が現実的ということですね。
おっしゃる通りです。完全自動化は理想だが、まずは人が理解できる単位で結果を示すことが事業の採用を早めますよ。そうすればROIも説明しやすくなります。
分かりました。では私なりにまとめます。複数の可能性を『領域ごとに整理』して、各領域の重みと代表解を示し、現場で検証する。これが要点ですね。
その通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！次は実際のデータで小さなPoCを設計しましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
