AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの現場でデータがカテゴリだらけで機械学習がうまく回らないと聞きましたが、何か良い方法はありますか。正直、理屈よりも導入して効果が出るかが心配です。
素晴らしい着眼点ですね！カテゴリデータ、つまり文字やラベル中心のデータは確かにクセが強いですが、大丈夫、説明可能で実務寄りの手法があるんですよ。結論を先に言うと、今回のアプローチは三つの利点で現場に効くんです。まず前処理が少なくて済む、次に説明が出る、最後にオンラインで学習できる。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
説明が出るというのは魅力的です。現場で「なぜそう判断したのか」を説明できないと承認が降りないのです。これって要するに、機械が”理由”を示せるということですか？
その通りですよ。ここで言う説明とは、単に確率を出すだけでなく、どのカテゴリがどれだけ寄与したかを示すことです。難しい言葉を使わずに言えば、機械が『このラベルがこうだからこう判断した』と箇条書きで示せるイメージです。しかも運用面では三つのポイントを押さえれば導入コストが抑えられますよ。
三つのポイント、ぜひ教えてください。現場の工数と運用リスクを知りたいのです。正直、クラウドに全データを上げるのも抵抗がありますし、社内で段階的に試せる方法が良いのですが。
大丈夫、順を追って説明しますよ。まず一つ目は前処理の最小化です。カテゴリをコツコツ数値化する作業を大幅に減らせます。二つ目は説明性で、個別予測に対してローカルな説明を直接出力できます。三つ目はオンライン学習対応で、データが流れても継続的に更新できるため段階導入が可能です。どれも現場に即した利点です。
なるほど。現場ではしばしばラベルが増えたり、ノイズが混じったりします。その点は問題になりませんか？また、性能面で深層学習と比べて見劣りしないかも気になります。
良い質問ですよ。ノイズにはエントロピー（Entropy、情報の不確かさ）ベースのフィルタを組み合わせることで対処できます。深層学習と比較しても、カテゴリが中心のタスクでは前処理の手間と説明性を天秤にかければ遜色ない結果を出すことが報告されています。実務では説明できることが本当に価値になりますよ。
それなら試す価値はありそうです。最後に一つ、これを現場に落とし込むときに経営判断として注意することは何でしょうか。
ポイントは三つです。初期評価は小さな代表データで行うこと、説明を現場の運用ルールに結び付けること、そして導入は段階的にして効果を定量化すること。まとめると、リスクを限定しつつKPIを定めて小さく始め、効果が出たら拡大する。大丈夫、一緒にプランを作れば必ず導入できますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、前処理が少なく説明も出る手法を小さく試して効果を測る、ということですね。これなら社内承認も得やすそうです。ありがとうございます、拓海先生。
