AIBR プレミアム
拓海さん、最近、部下から「ベイズ最適化ってどうですか」と聞かれましてね。調べたら色々出てきて、正直どれが実務で使えるのか迷っております。要するに高い試行回数を避けて、結果を早く出せる方法が欲しいのですが、それに当たるものですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、良い質問です。今回は、ベイズ最適化（Bayesian optimization、略称BO：ベイズ最適化）と、楽観的探索（optimistic optimization）という別の考え方を組み合わせた手法について分かりやすく説明できますよ。
それで、その組み合わせはコストや現場導入の面でどうなんでしょうか。 acquisition関数（取得関数）というのを毎回最適化するのが面倒だと聞きましたが、その負担を減らせるという話ですか？
その通りです。端的に言うと、この論文は acquisition関数を毎回厳密に最適化する必要を無くすことで、実行コストと理論的な齟齬（そご）を同時に改善しようとしているのです。まずは要点を三つに分けて説明しますね。第一に、探索先を効率的に決める方法、第二に、実行コストを抑える構造、第三に理論上の収束保証です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。先ほどの acquisition関数という言葉が今日のキーワードですね。ところで「楽観的」って聞くと楽観的過ぎてリスクがあるんじゃないかと身構えてしまいます。これって要するに、可能性のあるところを先に試す、ということですか？
正解です！楽観的（optimistic）とは、まだはっきり分からない領域に対して期待値が高い側に賭けて先に探索する方針を指します。ビジネスで言えば未調査の有望市場に先回りして試すようなもので、うまくいけば少ない試行で成果を得られるのです。ただし、やみくもに飛びつくのではなく、木構造で領域を細かく分けて段階的に探索する仕組みが重要です。
木で領域を分ける、と。では現場のエンジニアがすぐ試せる形でのメリットは何でしょうか。投資対効果で説明していただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言えば、エンジニアの工数と実績を比べたとき、候補点の評価回数を減らせれば投資対効果は良化します。本手法は、Gaussian process（GP：ガウス過程）から得られる不確実性評価をヒントに、木構造で有望な領域を優先的に深掘りします。そのため、評価費用が高い実問題、例えば物理実験や長時間のシミュレーションなどで導入効果が期待できますよ。
なるほど、評価が高くつくものほど効率化の価値がある、と。最後に、社内で説明するときの要点を三つにまとめていただけますか。忙しい会議で使えるフレーズが欲しいのです。
素晴らしい着眼点ですね！要点三つはこうです。第一、取得関数の厳密最適化を不要にすることで実行コストを下げられる。第二、木構造の楽観的探索により有望領域を優先探索できる。第三、評価回数が高コストな実問題ほど投資対効果が高まる。会議での一言としては「評価費用の高い課題に限定してまず試験導入しましょう」が使いやすいです。
よく分かりました。では私の言葉で確認します。要するに、この手法は acquisition関数の毎回最適化という手間を減らして、木構造で有望な領域を先に探すから、評価コストが高い案件で成果を早く出せる、ということですね。これなら社内で説明もしやすそうです。
