AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「正則化やベイズを使って制御モデルを作り直そう」と言われまして、正直何を投資すればいいのか分かりません。要点を簡単に教えてくださいませ。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点は3つに整理できますよ。第一に過学習を抑え、第二にデータが少ないときに強い、第三にモデルの不確実性が扱える、という点です。順に噛み砕いて説明できますよ。
過学習という言葉は聞いたことがありますが、現場で言う「帳票を作りすぎて現場に合わない」と同じ感覚でしょうか。コストをかけずに効果が出るなら導入したいのですが。
いい例えですね！その通りです。過学習は帳票を現場に合わせず過剰設計する状態に似ています。Regularization（正則化）とBayesian（ベイズ）という考え方は、現場に合うように余分な複雑さを抑えるための道具です。
これって要するに過学習を抑えるということ？現場のデータが少なくても使えるんですか。
はい、まさにその通りです。要点は3つあります。1つ目はモデルが複雑になりすぎないように罰則を与えるRegularization（Regularization、正則化）です。2つ目はPrior（Prior、事前情報）を使ってデータが少ないときの補強をするBayesian（Bayesian、ベイズ）的観点です。3つ目は不確実性を定量化して経営判断に使える形にする点です。
不確実性を数値で出せるというのは経営判断では助かりますね。で、現場にどう入れるかが問題です。現場は古い設備が多くてデータ収集もまちまちです。
そこは実務的なポイントです。要点を3つだけ確認します。第一は小さな改善実験で効果を見ること。第二はPriorを現場の経験ルールで設定すること。第三は結果の不確実性をKPIに落とし込むこと。これで初期投資を抑えつつ導入できますよ。
小さく始めるのは分かりました。ところで「Prior（事前情報）」は我々の現場でいうとどういう形で入れるのですか。職人の経験値を使えるのでしょうか。
まさにそうです。職人の経験や過去の類似工程の数値をPrior（Prior、事前情報）としてモデルに組み込めます。言い換えれば、ゼロから学習させるのではなく、既知の知見を出発点にするわけです。これがデータ不足を補う実務的手法です。
分かりました。要するに小さく試して、職人の知見を初期値にして、不確実性も出してもらえば経営判断に使えるということですね。私が部長会で説明するときの一言を教えてくださいませ。
良い締めくくりですね。会議で使えるフレーズを3つに絞ってお伝えします。1つ目は「小さな実験で投資効果を確認します」。2つ目は「職人の知見を事前情報として活用します」。3つ目は「予測の不確実性を経営指標に組み込みます」。これで十分に伝わりますよ。
ありがとうございます。では私の言葉でまとめますと、正則化とベイズ的手法は「過剰な複雑性を抑え、職人の知見を活かして少ないデータでも安定的に予測する手法」であり、小さな実験でROIを確かめながら導入する、という理解でよろしいですね。
