AIBR プレミアム
拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、弊社の若手が「コンフォーマル予測」という用語を持ち出してきまして、現場のスクリーニング効率が上がると聞いたのですが、正直ピンと来ません。投資対効果の観点から大きなメリットがあるのか、端的に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、コンフォーマル予測（Conformal Prediction, CP）は単に「当てる」だけでなく「どれくらい自信があるか」を個々の予測に付けられる手法で、実験コスト削減に直結できますよ。ポイントは三つで、信頼度の可視化、個別に制御できる誤り率、そしてランキングによる試験順序の最適化です。大丈夫、一緒に整理していきましょう。
なるほど。では具体的には、弊社のように化合物候補が大量にあり、しかも活性化合物は少ないと聞いていますが、そうした「データが多くてクラスの偏りが強い」状況でも使えるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！論文では、データが多く次元が高く、しかも活性（positive）が稀な場面に対応するために、Inductive Mondrian Conformal Predictor（帰納的モンドリアン・コンフォーマル予測器）という変種を使っています。簡単に言えば、クラスごとに評価を分けて公平に信頼度を出す工夫であり、偏りが強いケースでも信頼できる指標を提供できるんです。
それは、要するに「稀な活性を見落とさず、かつ誤検出を一定以下に抑える」ように予測を制御できるということですか？
そのとおりですよ！要するに、ユーザーが許容する誤り率（significance）を設定すれば、その条件の下で予測セットと信頼度が付与されます。活性のp値が高ければ優先的に試験し、p値が低ければ後回しにできます。ランキングの仕組みで検査順序を変えられるため、実験リソースの最適配分が可能になるんです。
現場に導入する際のハードルが気になります。データの前処理や特徴量の作り方、それとアルゴリズム自体の複雑さで現場が混乱しないか心配です。
素晴らしい着眼点ですね！現場導入では、まずは既存の機械学習モデル（例えばサポートベクターマシンやカーネル法）に非適合度（Non-Conformity Measure, NCM）を定義するだけでCPが使えます。つまり既存のワークフローを大きく変えずに信頼度を付与できるのが利点です。大丈夫、段階的に実験して導入すれば現場もすぐに慣れますよ。
なるほど。では費用対効果の評価はどうすればいいですか。最初に大きな投資をすることなく、効果を示せる指標はありますか。
素晴らしい着眼点ですね！まずはパイロットで「精度（precision）」と「再現率（recall）」、および上位k個を試験した際の活性化合物の濃縮率を評価するとよいです。CPは信頼度を設定できるため、同じ試験数でどれだけ有望候補が得られるかを定量的に示せます。結果が出れば投資拡大の正当化ができますよ。
分かりました。これって要するに、モデルの予測に「自信の度合い」を付けて、その自信が高いものから試験すれば無駄な実験が減る、ということですよね。
そのとおりです！もう一度ポイントを三つでまとめると、1）個別予測に意味のある信頼度が付く、2）誤り率をユーザーが制御できる、3）ランキングで実験配分を最適化できる、です。大丈夫、一歩ずつ試験しながら進めれば必ず成果が出せますよ。
私の言葉で整理します。まず小規模に導入して、モデルの上位候補から優先的に試験し、信頼度を基準に誤り率を抑える。これで実験コストが下がるか確かめてから投資を拡大する、という流れで間違いないでしょうか。ありがとうございました、拓海先生。
