拓海先生、最近部下から『職業別所得スコア（OCCSCORE）』を使った分析が昔のデータでよく出てくると聞きまして、我々が意思決定で使っても問題ないのか心配になりました。要するに過去の給与が正しく反映されているのか、社内の投資判断に影響しますよね。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の研究はOCCSCOREが持つ偏りを機械学習で補正する方法を示しており、結論だけ先に言うと『職業と産業、属性を使って推定精度を高めたスコアは、性別・人種の賃金格差や世代間移動性の推定においてより正確に働く』ということですよ。
つまり、従来のスコアは方向性や大きさを間違えることがあると。これが我々の経営判断で使えるレベルになるのですか。投資対効果の判断がズレたら困ります。
結論を3点でお伝えします。1) 従来のOCCSCOREは職業ごとの平均でしかなく、個人差を拾えないためにバイアスを生みやすい。2) 著者らは職業・産業・年齢・性別・人種・居住州を説明変数にして機械学習（クロスバリデーション付きのラッソ回帰）で補正したスコアを作った。3) その補正スコアは実データと比べて推定誤差を小さくし、格差の推定に有用である、ということです。安心してください、これにより“完全”ではないが意思決定の精度が向上できますよ。
ラッソ回帰って聞き慣れません。難しい技術に聞こえますが、我々の現場で再現できるものですか。導入コストやデータ整備の手間も気になります。
良い質問です。ラッソ回帰（Lasso regression）は過学習を抑えるために変数の係数をゼロに近づける手法です。家で例えると、たくさんの工具がある中で本当に必要な3つだけを使って組み立てる感覚ですね。導入は段階的でよく、まずは既にある人事データや職業コード、産業コードの整備から始められますよ。
これって要するに、職業ごとの平均をただあてがうんじゃなくて、産業や年齢などを考慮した“個別に近い推定”を作るということですか？
その通りです！要するに平均値の当てはめでは拾えない「職業内の差」を説明変数で補い、より個人に近い推定値を作るアプローチなんです。これにより、性別や人種と賃金の関係を誤って小さく見積もるリスクを減らせますよ。
現場のデータは欠損やコードのばらつきがある。そうなると精度が落ちるのではないですか。コストをかけて整備しても成果が出るか見えにくいのが不安です。
的確な指摘です。ポイントを3つで整理します。1) 欠損や雑多なコードはまず標準化とサンプリングで改善できる。2) 完全なデータを一度に揃える必要はなく、代表的なサブセットで検証してから拡張する。3) 期待効果は賃金格差や移動性に関する推定の改善で、政策や人材配置の意思決定精度が上がる点にあるのです。
では実際にこの手法で、性別や人種の賃金格差の推定がどれくらい変わるのか、実例は示されているのですか。
論文では現代の国勢調査データと1915年のアイオワ州国勢調査を用いて検証しています。結果は明確で、従来のOCCSCOREは真の賃金差を過小評価する傾向があり、場合によっては符号が逆転することもある。補正したスコアは実際の賃金回帰に近づき、推定のズレがかなり減ることを示しているのです。
これって要するに、古い統計でよく使われる『職業の平均を当てはめるだけ』だと、性別や人種の格差が小さく見えたり逆に見えたりして、誤った政策判断や採用方針につながるリスクがあるということですね。
おっしゃる通りです。簡単に言えば、『単純な平均は真の差を隠す可能性がある』ということです。だからこそ補正したスコアを使えば、経営や政策判断がより実情に即したものになりますよ。
わかりました。まずは我が社のデータで部分的に試してみて、実際にどれだけ推定が変わるかを見てみます。要するに、職業の平均に頼らず属性を加味した『補正スコア』を作って検証する、という理解でよろしいですか。それなら現場にも説明しやすい。
その通りです、田中専務。段階的にやっていけば必ず成果が見えてきますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますから、まずは代表サンプルで検証してみましょう。最後に専務の言葉で要点を一度お願いします。
わかりました。要するに、単純な職業平均に頼ると本当の賃金差を見誤る恐れがある。産業や年齢、性別などを使って『補正したスコア』を作れば、賃金格差や世代間移動の推定がより正確になり、我々の投資判断にも使える、ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
