AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下から「機械学習で量子化学より正確な予測ができる論文が出た」と聞きまして。正直、デジタル苦手な私としては眉唾なんですが、本当にそんなことがあるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、ある条件下では機械学習（Machine Learning）は密度汎関数理論（Density Functional Theory、DFT）が示す実験との差をさらに縮められる可能性が示されていますよ。大丈夫、一緒に要点を追っていきましょう。
なるほど。でも私の関心は実務的でして。投資対効果や導入の現場負荷を気にしています。これって要するに、我々のような製造業でも導入する価値があるということですか。
いい質問です。まずは要点を三つにします。第一に、データが十分であれば機械学習は高速に性質を予測できる。第二に、学習に用いる表現（molecular representation）が性能を左右する。第三に、モデル選択で精度と計算コストのバランスを取る必要がある、ですよ。
データが十分、というのは現場でのデータ収集が大変そうです。具体的にはどれくらいのデータ量が必要なのですか。
良いところに注目しましたね。論文では分子の電子基底状態に関する十三種類の性質を対象に、学習曲線で誤差がどう減るかを示しています。具体的には数万点規模のデータで安定してDFTと同等かそれ以上の精度に到達しています。現場のデータ数と性質に応じて、必要量は変わる、できるということです。
表現という言葉が出ましたが、それはどういう意味ですか。要するに分子のデータをどう整理するかということですか。
その通りです。専門用語でいうと「molecular representation（分子表現）」ですが、これは分子をコンピュータが理解できる数値に変換する方法です。たとえば分子の原子間距離を並べる、原子ごとの特徴を集める、といった手法があり、それによって予測精度が大きく変わりますよ。
モデル選択という点も気になります。現場で数値化してすぐ使えるものと、研究向けで時間がかかるものがあるのではないですか。
その見立てで正解です。論文ではランダムフォレスト（Random Forest、RF）やカーネルリッジ回帰（Kernel Ridge Regression、KRR）、ニューラルネットワーク（Neural Networks、NN）など複数の回帰器を比較しています。計算時間が短いものは簡単に運用でき、時間をかけるものは精度が上がる傾向がある、これを実務要件に合わせて選べば良いのです。
すこし安心しました。ただ実験とのギャップや、DFT自体の誤差と比べてどうかは判断が難しいです。結局、機械学習はDFTより信頼できるのですか。
重要な視点です。論文は数値で比較し、機械学習の予測誤差がDFTと実験の差よりも小さい事例を示しています。ただしこれは学習データと評価基準に依存します。要するに、データが適切であればMLはDFTを上回る可能性が高いが、万能ではない、という理解で進めましょう。
分かりました。ここまでで私の整理をさせてください。要するに、適切なデータと表現、そして現場に合ったモデルを選べば機械学習はDFTに匹敵し、場合によっては超えるということですね。
その整理で完璧ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次は実際の導入ロードマップを一緒に描きましょう。
ありがとうございます。では社内会議で説明できるように、拓海さんの言葉で要点を三行でまとめていただけますか。
いいですね。三点です。第一、良質なデータがあればMLは高速かつ高精度な予測を可能にする。第二、分子表現と回帰器の組合せが性能を決める。第三、現場要件に応じて精度とコストのバランスを取るべき、ですよ。
分かりました。これで私も会議で説明できます。自分の言葉で言い直すと、『十分なデータと適切な表現があれば機械学習でDFTを超える予測が期待できるが、導入は段階的に現場要件で決める』ということですね。
