拓海先生、最近部下から「合成データを使えば個人情報が守れる」と言われて困っております。そもそも合成データって何ですか。うちが投資する価値があるのか知りたいです。
素晴らしい着眼点ですね！合成データとは、実際の顧客データをそのまま使わずに、元データの統計的な性質を保ちながら新しく作ったデータのことですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。今日はそのなかでも「Perturbed Gibbs Sampler（変異Gibbsサンプラー）」という方法を分かりやすく説明しますね。
合成データで本当に元のデータの分析結果が再現できるのですか。うちの現場では回帰分析や年齢層別売上の推定が重要です。
いい質問です。要点を3つにまとめますね。1つ目、合成データは元データの「周辺分布」や「条件付き分布」を真似することで分析結果を保持できます。2つ目、この論文は高次元のカテゴリ変数を扱うための工夫を入れています。3つ目、プライバシーはパラメータで調整でき、リスクの評価も行われていますよ。
高次元というのは、属性がたくさんあるデータという理解で良いですか。うちの顧客データも性別、年代、地域、購入カテゴリといくつもあります。
その理解で合っていますよ。高次元のカテゴリデータは本来、全ての組合せをテーブルにすると膨大になります。そこで本手法はfeature hashing（特徴ハッシュ）という圧縮の工夫を使って、扱えるサイズに縮めています。身近な例だと名刺を代表番号に変えるような処理です。
圧縮してしまうと精度が落ちるんじゃないですか。投資対効果の観点で、どこまで妥協するのかが知りたいです。
良い懸念ですね。ここで重要なのはトレードオフです。論文の手法は圧縮後に条件付き分布を推定し、さらにnoise mechanism（ノイズ付与機構）でプライバシーを確保します。精度はハッシュのサイズやノイズ量で調整でき、実務では現場の重要指標で検証しながら決めるのが合理的です。
これって要するに、合成データで個人が特定されないようにする一方で、売上推定などの分析結果は使える水準に保つということ？
まさにその通りです！その要点を端的に述べると、1）元データの統計的性質を再現すること、2）プライバシーパラメータで個人の特定リスクを制御すること、3）実務上の指標で効果検証を行うこと、です。大丈夫、順に具体策を示しますよ。
導入時の現場への影響やコスト面はどうでしょうか。外注でやるのと内製でやるのと、どちらが現実的ですか。
実務目線では段階的な導入が望ましいですよ。まず外注やPoCで方法論を検証し、要件が固まったら内製化するのが費用対効果が高いです。ポイントは必ず「現場で最も重要な指標」を最初に決めておくことです。そこが曖昧だと費用だけ膨らみます。
なるほど。最後にもう一度整理します。要は合成データでリスクを下げつつ、うちが普段使っている分析が再現できるなら検討の余地があると。私の言い方で合ってますか。
素晴らしい整理です。大丈夫、実際の導入では評価基準とプライバシーパラメータを明確にし、PoCで確認すれば投資判断ができますよ。失敗は学習のチャンスです。
では、まず外部の専門家に短期のPoCを頼んで、売上推定と年齢層別の回帰係数が合成データでも再現されるかを見て、問題なければ段階的に内製化していく方針で進めます。今日の話で社内で説明できそうです、ありがとうございます。
