AIBR プレミアム
拓海先生、最近クラスタリングという言葉を現場でよく聞くのですが、それを信用していいものか悩んでいます。要するに、うちの顧客が本当にそのグループに属しているかどうか確かめる方法はありますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは落ち着いて整理しましょう。クラスタリングはラベルを人工的に付ける技術ですが、各点がそのクラスタに本当に「属しているか」を点ごとに確かめる手法が最近示されているんですよ。
それは便利そうですね。ただ、うちの現場はデジタルが得意なわけではなく、投資対効果が見えないと手が出せません。どの点を見ればいいのでしょうか。
要点を3つで説明しますよ。1つ目、個々の点に”affinity score（AS、親和度スコア）”を付けることで、その点がクラスタにどれだけ馴染んでいるかを示せます。2つ目、そのスコアは学習アルゴリズムに依存せず広く使えます。3つ目、実行速度も現実的で現場導入に耐えうる設計です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。しかし専門用語が多くて混乱します。affinity scoreって要するに信頼度のスコアという認識で間違いないですか？これって要するに顧客が本当にそのグループの代表かどうかを測る指標ということ？
その理解でほぼ正解ですよ。簡単にいうと、affinity score（AS、親和度スコア）は“その点がクラスタからどれだけ支持されているか”を数値化したもので、低ければ見直し、高ければ信頼して良い、という判断を助けます。
じゃあ、実際にこれを導入したらどんな効果が期待できるんですか。現場のオペレーションや意思決定は変わりますか。
期待できる変化は三つです。第一に、マーケティングでは誤ったグループ配布を減らせます。第二に、代表サンプルの選定が正確になり、モデル訓練や施策テストの効率が上がります。第三に、不安定な点を早期に検出し人手で見直す運用が可能になります。忙しい現場でも導入しやすいです。
運用面で言うと、どれくらい工数がかかるのか。うちのIT担当は小規模で、学会レベルの計算リソースは望めません。
実際の実験では1000サンプル程度の手続きで十分な精度が出ており、MNISTのような高次元データでも数秒から数十秒で計算できる報告があります。つまり小規模な現場でも実務的に回せる設計です。安心して導入検討できますよ。
それを踏まえて、試験導入のプランをどう作ればいいですか。まず何を測れば投資対効果が判断できますか。
重要なのは三つの指標です。1）低affinityの比率が減るか、2）代表サンプルの品質向上による施策効果の改善、3）誤配布に伴うコスト削減です。これらを短期実験で測ればROIが見えます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。ではまずは試験的に一部データでaffinityを計算して、現場の直感と突き合わせるところから始めます。要点を自分の言葉で言うと、クラスタのラベルを点ごとに信頼度で評価して、低信頼のところだけ人手で確認する運用にするということですね。
