AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの現場で欠損データが多くて、部下がAIを導入すべきだと言い出したんですけど、そもそも欠損って予測にどう影響するんでしょうか。結局、入れた方がいいのか、入れない方がいいのかよく分からない状況です。
素晴らしい着眼点ですね！欠損データは予測の精度と信頼区間に影響しますが、重要なのは欠損への対処方法が結果を左右する点です。今日は木を使ったモデル、特にBART（Bayesian Additive Regression Trees、ベイジアン加法回帰木）という手法に、欠損をそのまま扱う拡張を加えた研究を噛み砕いてお話しします。大丈夫、一緒に順を追って整理できますよ。
BARTというのは聞いたことがありますが、我々のような現場でも導入できるでしょうか。欠損があるからといって、まずは穴埋め（イミュテーション）をするのが常識ではないのですか。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、この研究は「欠損をわざわざ埋めずにモデル内部で扱う方法」を提案します。具体的にはMIA（Missingness Incorporated in Attributes、欠損を属性として組み込む）という考え方をBARTに組み込んで、欠損そのものを分割条件に使えるようにしたのです。要点は三つ、欠損を無理に補完しない、予測に欠損情報を活かす、そして不確実性も評価できる点です。
これって要するに、欠損があるかないか自体が情報だから、それを“特徴”として使うということでしょうか？それならイミュテーションの手間も減りそうですが、性能は大丈夫ですか。
その通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！研究の結果では、欠損が訓練データとテストデータ双方に現れる場合に特に効果を発揮しました。実務での意味は三点、運用時のデータ欠損を前提にモデル設計できる、補完によるバイアスを避けられる、そして欠損が結果に与える不確実性を評価できることです。導入の負担も比較的小さいのが利点です。
なるほど。現場では伝票の一部が抜けることも多いので、その欠損が「抜ける＝何かが起きている」シグナルだと考えていいわけですね。投資対効果の観点で言うと、既存のワークフローを大きく変える必要はありますか。
大丈夫、できますよ。要点を三つにまとめます。まず既存データを大幅に加工する必要がないこと。次にモデルの出力が不確実性を伴うので経営判断で扱いやすいこと。最後にRの既存パッケージを通じて試験導入が容易であることです。したがって初期投資は抑えつつ、実運用に近い環境で検証できるのが強みです。
わかりました。最後に、実際に会議で説明する時に幹部に伝える要点を整理してもらえますか。私自身が自分の言葉で説明できるようにしたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つだけです。第一、欠損を埋める前提を外してモデル内部で扱うことができる。第二、欠損そのものを情報として活用して予測精度を上げられる。第三、導入は段階的にでき、まずはRパッケージでプロトタイプを作れる、です。では田中専務、ここまででよろしければご自身の言葉でまとめてみてください。
はい。要するに、データが欠けていてもその欠け方自体が役に立つ情報なので、まず穴埋めをせずにモデルに任せ、段階的に試してみるのが良いということですね。これなら初期コストを抑えて業務に近い形で評価できます。ありがとうございました。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本研究は、欠損データを単に補完するのではなく、欠損そのものをモデルに組み込んで予測に活用する方法を示した点で、大きく実務的な意義をもたらした。従来の多くの手法は、欠損があると事前にイミュテーション（imputation、欠損補完）を行うか、欠損ケースを除外するという前処理を要求した。だが現場では欠損が常態化しており、補完や除外によるバイアスと運用コストが問題となる。本稿の提案は、決定木系モデルの一種であるBART（Bayesian Additive Regression Trees、ベイジアン加法回帰木）にMIA（Missingness Incorporated in Attributes、欠損を属性として組み込む）の考えを取り込み、欠損をそのまま分割基準にできるようにした。
この手法では、欠損が単なる欠点ではなく情報と見なされるため、欠損が生じる機構そのものが予測に寄与し得る点を明示する。実務での意味は二つある。第一に、データ収集の完璧性に依存しないモデル構築が可能となる点。第二に、欠損を扱う際に生じやすい補完による過度な仮定を避けられる点である。結果として、導入時の工数を抑えつつ現場に近い条件での検証を行える。
さらに、本手法はベイジアン（Bayesian、ベイズ的）枠組みを保持するため、不確実性の評価が標準で得られる。経営判断にとって重要なのは、単なる点予測ではなく予測の信頼区間である。BARTの利点である事後分布に基づく信頼区間が、そのまま欠損を組み込んだ設定でも得られる点は実務的に価値が高い。
要するに、本研究は「欠損を前提とした予測モデルの実装可能性」を示した点で位置づけられる。既存のイミュテーション依存型のワークフローを見直す契機を与えるものであり、中堅から大手の製造現場や業務記録の欠損が多い部門にとって即応性のあるアプローチである。
現場の検討フローとしては、まず小規模な検証用データでこの手法を試し、欠損の発生パターンが予測にどの程度寄与するかを評価することを推奨する。これにより、投資対効果を見ながら段階的に導入を進められる。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究では欠損データの扱いは大きく三つの流れに分かれる。ひとつはデータ除外、ひとつは平均や多重代入法によるイミュテーション（imputation、欠損補完）、もうひとつは欠損を説明変数の一部として扱うパターンミクスチャ（pattern mixture）や選択モデル（selection model）である。従来の決定木系手法でも欠損を扱う工夫はあったが、BARTのようなベイジアン加法回帰木における正式な組み込みは未整備であった。
本研究の差別化点は二つある。第一に、MIA（Missingness Incorporated in Attributes、欠損を属性として組み込む）という手法をベイジアンな木構造モデルに直接組み込み、欠損を分割ルールの一部として扱う設計を提示した点である。第二に、メトロポリス・ヘイスティングス（Metropolis–Hastings、メトロポリス・ヘイスティングス）を用いるBARTのサンプリング過程において、欠損をどちらの子ノードに送るかを尤度に基づいて決定することで、欠損の扱いがモデル選択の一部となる点が挙げられる。
これにより、欠損が発生するメカニズム（例えばMissing At Random: MAR、欠損がランダムに発生する場合）の違いに対しても柔軟に対応し得る。従来の単純な補完では説明できないケース、たとえば欠損パターンそのものに意味がある業務データにおいて、本手法はより適切な予測と不確実性評価を提供する。
実務的には、既存のイミュテーション手順を前提とした分析パイプラインを維持しながら、比較対象として本手法を導入することが可能である。これにより、どの程度の性能改善が得られるかを定量的に評価し、導入判断を行えるという実務上の利点がある。
したがって、本研究は理論上の拡張だけでなく、現場での利用可能性と比較評価の両方を念頭に置いた貢献を行っている点で、先行研究と明確に差別化されている。
3.中核となる技術的要素
技術的には三つの要素が中核である。第一にBART（Bayesian Additive Regression Trees、ベイジアン加法回帰木）である。BARTは多数の回帰木を加算することで複雑な非線形関係を捉え、ベイズ的なサンプリングにより予測分布を得る手法である。第二にMIA（Missingness Incorporated in Attributes、欠損を属性として組み込む）である。MIAでは欠損値を持つ観測を二分木の分割に際して特定の子ノードに送るルールを持たせ、欠損自体を有効な分割条件とする。
第三にメトロポリス・ヘイスティングス（Metropolis–Hastings、メトロポリス・ヘイスティングス）を含むMCMC（Markov chain Monte Carlo、マルコフ連鎖モンテカルロ）サンプリングの実装である。BARTの学習過程では木の構造を変更する提案が出され、それを尤度に応じて受容する。ここにMIAを組み込むことで、欠損をどちらの枝に送るかもモデルの尤度改善に基づいて決まるため、欠損が意味を持つ場合に自動的にそれを利用する仕組みとなる。
実装面では、イミュテーションを不要とすることで前処理の手間が減るが、モデルの解釈には注意が必要である。欠損が有用な情報なのか単なるノイズなのかを判断するには、感度分析や外部検証が必要である点は見落としてはならない。とはいえ、ベイジアン枠組みが不確実性を可視化する点は経営判断に有益である。
この技術的結合により、欠損の出現自体を活用して予測精度を高めつつ、導入に際して大きな前処理負担や強い仮定を避けられる点が中核的な利点である。
4.有効性の検証方法と成果
検証はシミュレーションと実データの両面で行われた。シミュレーションでは欠損発生メカニズムを制御し、欠損が予測にどう寄与するかを定量化した。実データでは業務に近い記録を用いて、欠損を含むテストデータに対する予測精度と信頼区間の妥当性を比較した。比較対象としては、欠損ケースを除外したモデル、一般的なイミュテーション手法、そしてMissForestなどの既存の補完ベース手法が用いられた。
結果は一貫して示された。欠損がテスト時にも発生する現実的な状況下で、MIAを組み込んだBART（本文ではBARTmと呼称）は、完全データや単純補完よりも優れた外部検証性能を示した。特に選択モデル（selection model）やパターンミクスチャ（pattern mixture）といった欠損メカニズムを含む設定で、BARTmは誤差の低下と信頼区間の妥当性で有利であった。
さらに、BARTmは単に点推定の改善に留まらず、予測の不確実性が増加する箇所を明示するため、経営上のリスク評価にも寄与した。これにより、意思決定における「どの予測を信用するか」という判断材料が得られる点が評価できる。
以上から、検証は理論的な妥当性だけでなく、運用面での有効性を示す結果となった。導入前に小規模検証を行えば、業務特性に応じた期待改善度合いを見積もることが可能である。
5.研究を巡る議論と課題
議論点は主に三つある。第一に欠損が情報かノイズかの判別である。欠損が偶然に起きるか業務プロセスに由来するかで取り得る戦略が変わるため、前提仮定の検証が不可欠である。第二に計算負荷である。BARTは多くの木の合成とMCMCサンプリングを伴うため、大規模データに対しては計算コストが課題となる。第三に解釈性である。決定木系の利点は解釈性にあるが、加算モデルかつベイジアン推論を用いるため、単純なルールとして説明するには工夫が必要である。
これらの課題に対し、研究は一部の解法を示している。欠損メカニズムの検証は感度分析や外部データ統合で補うことができる。計算負荷は部分的に近似法やサブサンプリングで緩和できる。解釈性は局所的な説明手法や重要変数解析を併用することで実用に供する。
実務家にとって重要なのは、本手法が万能ではないことを理解しつつも、従来の補完主体のワークフローと比較して試験導入する価値がある点である。特に欠損が多く、欠損パターン自体に業務的意味がある場合には優先的に検討すべきである。
総じて、課題は存在するが解決可能な範囲である。経営判断としては、初期の概念実証（PoC）に必要なコストを見積もり、得られた不確実性情報を勘案した上で段階的導入を検討すべきである。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究・実務展開としては三つの方向がある。第一に大規模データやリアルタイム推論への適用である。BARTmの計算負荷を下げるための近似アルゴリズムや並列化の検討が必要である。第二に欠損メカニズムの同定である。欠損が業務のどのプロセスと結びつくかを解明し、モデルに組み込むことで予測性能と解釈性を同時に向上させられる。第三に実務向けの運用指針作成である。導入時の評価基準、試験運用の設計、意思決定における不確実性の運用方法を整備することが肝要である。
検索に使える英語キーワードとしては次の語が有用である。Bayesian Additive Regression Trees, BART, Missingness Incorporated in Attributes, MIA, missing data prediction, multiple imputation alternatives, pattern mixture, selection model。これらのキーワードで文献探索を行えば、本手法の理論背景と応用事例を効率的に収集できる。
最後に学習の進め方として、まずは小規模のPoCでBARTmを既存ワークフローと比較することを勧める。Rパッケージを用いた実装が存在するため、データサイエンス部門と共同で迅速に試験環境を構築できる。得られる成果次第で段階的に拡大するのが合理的である。
会議で使えるフレーズ集
・「欠損が多い現場では、補完よりも欠損をそのままモデルに組み込む選択肢があります」
・「この手法は欠損自体を特徴量とみなし、予測と不確実性評価の両面で有利です」
・「まずはRパッケージで小規模に試験導入し、効果と運用負荷を定量的に評価しましょう」
・「欠損が業務プロセスに紐づく場合、欠損情報自体が意思決定の重要な手がかりになります」
引用元
A. Kapelner, J. Bleich, “Prediction with Missing Data via Bayesian Additive Regression Trees,” arXiv preprint arXiv:2112.00123v1, 2021.
