AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が “逐次実験計画” とか言い出してまして、投資対効果の判断に困っているのですが、要するに何が変わるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見通しが立ちますよ。結論から言うと、本論文は実験のやり方を”次の一手”まで見越して最適化する枠組みを示しているんです。
次の一手まで見越す……それは要するに、今やる実験が後の判断にどう影響するかまで考慮するということですか。
その通りですよ。噛み砕くと三点です。第一に、実験の設計を一連の『方針（ポリシー）』として扱う。第二に、ベイズ（Bayesian）的に知識を更新しながら意思決定する。第三に、動的計画法（Dynamic Programming、DP）で将来を見越して最適化する。どれも経営判断に直結しますよ。
なるほど。部下は “バッチ設計” とか “グリーディー設計” も言っていましたが、それと比べて具体的にどこが違うんでしょうか。投資対効果の観点から知りたいです。
良い質問ですね！簡単に言うと、バッチ設計はあらかじめ全実験を決めてしまう方式でフィードバックを使わない。グリーディー設計は目先の効果だけを最大化する方式で先を見ない。今回の方法はフィードバックを活かし、将来の情報価値を踏まえた行動方針を作る点で違うんです。結果として同じ実験数でも得られる情報量や意思決定の確度が高まる可能性がありますよ。
ただ、現場がそんな高度な計算を毎回やるのは無理です。導入コストと運用工数が気になります。これって要するに現場で使えるレベルに落とせるんですか。
大丈夫、必ず運用視点で落とし込みますよ。ポイントは三つです。第一に完全最適を目指すのではなく近似（approximate）を用いることで計算負荷を下げる。第二にポリシーを一度学習しておけば現場では簡単なルール適用にできる。第三にシミュレーションで事前検証してROIを見積もれる。つまり初期工数はかかるが、その代償として数回の実験で意思決定が安定する可能性が高いんです。
それなら使えるかもしれません。最後に整理させてください。これって要するに、投資は先にかかるが、実験の回数を減らして確度を上げる方向に働くということですか。
素晴らしい着眼点ですね！その認識で合っていますよ。では要点を三つだけ改めて。1) 将来を見越した方針（ポリシー）設計、2) ベイズ的に知識を更新する運用、3) 計算は近似で軽くして現場実装を可能にする。これで会議でも話しやすくなりますよ。
分かりました。最後に私の言葉で整理しますと、”将来の情報価値を踏まえて行動方針を作り、現場ではその方針に従って実験することで、少ない投資で確度の高い結論を出す手法”、ということですね。ありがとうございました、拓海先生。
