AIBR プレミアム
拓海先生、最近部署で「時系列のデータに強いモデルを入れよう」と言われたのですが、正直何から手を付けてよいか分かりません。そもそも動的確率ネットワークって経営判断にどう役立つのですか？
素晴らしい着眼点ですね！動的確率ネットワークは、時間とともに変わる複数の要素の関係を図として表し、未来を予測したり、因果関係の候補を探したりできるんですよ。大丈夫、一緒に要点を3つに分けて説明しますね。
要点3つですか。分かりやすいですね。まず、導入にどれくらい投資が必要になりますか。現場のデータは途切れ途切れで欠損も多いのです。
大丈夫ですよ。投資対効果の観点で見ると、1）まずは既存データで小さなモデルを作って効果検証、2）欠損や部分観測でも学習できる手法を使う、3）現場の知見をPrior（事前知識）として取り込む、という順序です。これなら段階的に投資できますよ。
ありがたいです。ですが技術的には「構造を学習する」と言われてもピンと来ません。これって要するに、どの要素がどの要素に影響しているかを自動で見つけるということですか？
その通りです。要するに因果の候補図をデータから提案してくれると考えてください。専門用語を交えると、グラフ構造を探索して、どの矢印（依存関係）が妥当かをスコアで比較するのです。身近な例だと、売上と広告費、季節要因の関係を自動で見つけるイメージですよ。
なるほど。現場では観測できない変数も多いのですが、隠れた要素がある場合でも使えるのでしょうか。例えば機械の摩耗状態などは直接測れません。
はい。論文の手法は観測が不完全な場合にも対応できる点を重視しています。具体的には期待値を使って不足データの統計量を推定する手続き（EMやSEMに類する方法）を拡張して、部分観測でも構造学習を行うのです。実務ではPriorで現場知識を入れて学習を安定させますよ。
分かってきました。導入で一番のボトルネックは何になりますか。社内のITは弱いので、難しい推論アルゴリズムが現場を止めるのが心配です。
その懸念は的を射ています。本文で指摘されている通り、主なボトルネックは推論処理の計算量です。現実解としてはまず簡易モデルで検証、次にクラウドや専用ライブラリで計算を外注、最後に重要な部分だけをオンプレで運用する、と段階的に整備すれば良いのです。
これって要するに、最初は手元のデータで小さく試して効果があれば計算資源を投下するという順序でやれば、安全に導入できるということですね？
まさにその通りです。要点は三つ、1）小さく始める、2）欠損や部分観測でも学べる手法を使う、3）現場知識をPriorにしてデータ要件を下げる、です。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
分かりました。では私の理解で整理しますと、データが不完全でも因果関係の候補を学べて、まずは小さく試してから計算資源を投下する、という進め方で現場に導入する、ということですね。これなら現実的に進められそうです。
