拓海先生、最近部下から「方策をプログラムで書いて学習させる論文」がいいと聞きまして、どこが現場で役に立つのかまず教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！端的に言えば、この論文は「方策（policy）を確率的プログラムとして表現し、そのパラメータを自動で学習する」方法を示していますよ。大丈夫、一緒に要点を3つに分けて整理しましょう。
方策をプログラムで書く、ですか。要するに現場の判断ルールや手順をそのままコードにして学ばせるという理解で合っていますか。導入コストと効果が気になります。
いい質問です。正確には「人が書けるような確率的なシミュレータを方策として定義し、その内部に調整可能なパラメータを置く」という考え方です。要点は第一に、表現力が高く現場ロジックを直接活かせること、第二に学習は自動化できること、第三に既存の確率推論手法を使って最適化できることです。
なるほど。しかし現場では状況が毎回違います。これをやると現場の複雑さに対応できますか。これって要するに現場の手順を確率に乗せて最適化するということ？
その通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！堅苦しく言えば、方策を決定論的なルールだけでなく確率的に表現することで、現場の不確実性をモデル内部に取り込めます。要点を改めて3つにまとめると、第一に不確実性の明示化、第二に人の知見をそのままモデル化できる点、第三に自動でパラメータを最適化できる点です。
学習の自動化と言われても難しく聞こえます。現場で使うにはデータ量や計算資源が必要ではないですか。ROIをどう見ればいいでしょうか。
いい質問です、田中専務。過度にデータを集めなくても、現場のルールをシミュレータに反映して試行を繰り返す「シミュレーションによる学習」で効率化できます。要点は第一に、既存ルールをそのまま使えば学習負荷は下がる、第二にモデリングで重要な点を絞れば試行回数は減る、第三に小さな改善でも現場でのコスト削減に直結しうるという点です。
もし我が社で試すとしたら、まず何を準備すれば良いですか。現場の職人の暗黙知をコードに落とす作業は時間がかかりそうです。
大丈夫、段階的に進めれば十分です。第一に重要な判断点を1つか2つ選び、その部分だけを確率的にモデル化する。第二にシンプルなシミュレータを書いて短い試行を繰り返す。第三に現場の方と一緒に評価基準を決めて小さな改善を積み重ねる。これだけで投資対効果を検証できるはずです。
専門用語が出ましたが、BBVIという言葉も聞きます。これって要するに難しい計算を近似してパラメータを更新する手法という理解で良いですか。
その理解で非常に良いですよ。BBVIとはBlack-Box Variational Inference（BBVI）──ブラックボックス変分推論のことで、要するに難しい確率分布を扱う際に「近似の道具」を使って計算を実行する方法です。ここでも要点は三つ、第一に汎用性があり多くのモデルに使えること、第二にモデルをブラックボックスとして扱える点、第三に確率的な勾配情報を利用して学習できる点です。
分かりました。つまり現場の判断をプログラム化しておいて、あとはBBVIでパラメータをチューニングすればよい、と。私の言葉で言うと、業務ルールの“可変部分”を見つけて自動で良い値を探す仕組み、という理解で合っていますか。
完璧なまとめですね、田中専務！その表現で経営会議でも伝わりますよ。大丈夫、一緒に小さく試して効果が出れば拡張していけるんです。
ありがとうございます。ではまずは現場の一部分で試してみて、数字が出せるか検証したいと思います。自分の言葉で言い直すと、業務ルールの可変点を確率モデル化して、自動で最適化する手法ということですね。
