AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの現場でセンサーやルールから作ったたくさんの「はい/いいえ」だけの指標が増えて困っているんです。部下が「これをAIで活用できます」と言うのですが、結局何を選べば良いのか分からない状況でして、投資対効果が不安なんです。
素晴らしい着眼点ですね！そういうケースでは、指標が多数かつ似た働きをすると、単純な分類器でも逆に性能が落ちたり解釈が難しくなったりしますよ。大丈夫、一緒に段取りを整理しましょう。
実務としては、現場が作る単純なスコアを二値化して指標にしているだけで、気付いたら800個以上あります。これをどうやって絞ればいいのか、勘と経験だけでは限界です。これって要するに、数が多すぎて関連のあるやつが重複しているということですか？
その通りです。今回はナイーブベイズ分類器（Naive Bayes classifier）を前提に、冗長で相関の高い多数の二値指標からどうやって重要な特徴を選ぶかを議論する論文を基に話します。要点は三つです。第一に、指標の冗長性が典型的な問題であること。第二に、単純なフィルタ手法よりも、分類器の評価を直接参照するラッパー手法が有効であること。第三に、計算コストと解釈性のバランスが大事であることです。
ラッパー手法というのは、要するに分類器を実際に組んで試して、良い組み合わせを見つけるやり方ですよね。けれど時間が掛かるという印象があります。現場の人手と時間を考えると本当に割が合うのでしょうか。
良い質問ですね。ここで重要なのは「分類器の評価を使うラッパーでも、評価指標を工夫すれば実務的なコストで済む」点です。論文では、ナイーブベイズが算出するクラス確率の推定誤差を探索のガイドに使うことで、比較的計算コストを抑えつつ有用な特徴集合を見つけていますよ。
つまり、うちのようなルールベースで作った多数の二値指標でも、要るものだけを選べばナイーブベイズで十分な性能が出せるということですか。これが実務的に意味ある改善になるのなら、説明も付けやすくてもらって困りません。
その通りです。やり方を段階に分けて説明しますね。まずは現場のスコアを二値化して指標行列を作ります。次に、半分のデータでラッパー探索を実行し、残り半分で過学習していないかを検証します。最後にテストセットで評価して、説明可能性を確認します。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。これって要するに、現場の“作法”で作った二値指標をそのまま活かしつつ、機械的に必要なものだけ選ぶことで、説明できるAIを比較的少ないコストで作れるということですね？
はい、その理解で正解ですよ。現場の知見を尊重しつつ、冗長な指標を削ぎ落としていく方法です。投資対効果の観点でも説明可能性が高まるぶん導入のハードルは下がります。要点は三つ、冗長性の認識、ラッパー探索の評価指標、最終的な解釈性の確認です。
ありがとうございます。では、社内の会議でこの考え方を説明できるように、自分の言葉で整理します。要するに、現場の二値指標を整理して、ナイーブベイズの評価を使う探索で有用な指標だけ残し、最後にテストで確かめて説明できる形にする、ということですね。
