AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「論文読め」と言われましてね。タイトルが英語で何やらSMILESって書いてある。化学の話だとは思うのですが、うちの業務に関係ありますか？投資対効果が気になります。
素晴らしい着眼点ですね！SMILESは化学式を直列の文字列で表す方法です。要するに長い文字列を機械学習で読むと、化合物の性質を予測できるという研究ですよ。大丈夫、一緒に見ていけば必ずできますよ。
文字列で化学を表すんですか。うちの現場の図面をテキストで扱うイメージでしょうか。そうすると既存の手作りルールより自動で良くなるという理解でいいですか。
その見立ては近いです。専門用語を使うと、ここではSMILES文字列を自然言語処理（Natural Language Processing、NLP）と同じように扱い、特徴を自動で学習させます。要点は三つです。人手の特徴に頼らず学べる、少ないデータでもCNNが効く、構造的な洞察が得られる、ですよ。
なるほど。CNNというのは聞いたことがありますが、具体的にどんな風にSMILESを扱うのですか。文字列のどの部分が効いているのか分かるなら、現場への説明がしやすいんです。
CNNは畳み込みニューラルネットワークの略で、画像や文の局所パターンを捉えるのが得意です。SMILESを小さな文字群に分けてパターンを学ばせると、どの部分が効いているか可視化できます。説明性が出るのは経営判断で重要ですね。
これって要するに、従来の専門家が作った指標を使わずに、文字列を機械に学ばせるだけで同等かそれ以上の判断ができるということですか。
その理解で合っています。追加で言うと、SMILESは分子のつながりを文字列に落としたものなので、小さな文字列の変化が大きな性質の変化を示すことがある。これが自然言語の感情分析と似ているため、NLPの手法が効くんです。
投資対効果の話に戻します。現場に導入する際のコストやリスクはどう見れば良いですか。うちの場合データはそこまで多くない。現実的に使えますか。
重要な問いです。要点は三つです。まず、データが少なくてもCNNはデータ拡張や転移学習で対応できること。次に、手作業の特徴設計を減らせるため専門人材の工数削減になること。最後に、解釈可能性を保てば意思決定に組み込みやすいことです。大丈夫、一緒にステップを踏めば導入は可能ですよ。
分かりました。まずは小さなプロジェクトで検証してみます。要するに、SMILESをテキストとして扱うNLPの手法を使えば、我々のような少量データの現場でも手作業の特徴設計を減らしつつ説明性のある判定ができる、ということで間違いないですか。
その通りです！小さな実験を繰り返して学べば、やがて現場に落とせるモデルができますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
では私の言葉で整理します。SMILESという化学の文字列を、NLP技術で学ばせることで、専門家が書いた指標に頼らずに性質予測ができ、データの工夫次第で我々の現場でも十分使えるということですね。ありがとうございました。
