AIBR プレミアム
拓海先生、最近、部下から機械学習で材料の性質が予測できると聞かされまして、特にキュリー温度という言葉が出てきましたが、うちのような製造業でも現実的に役立つものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず分かるんですよ。まず、本論文は機械学習で物質のキュリー温度を予測し、どの要素が重要かを突き止める試みなんです。
なるほど。で、機械学習というとブラックボックスで判断が難しい印象がありますが、予測と理解はどちらもできるものですか。
いい質問です。要点を3つで説明しますね。1) 高精度の予測はできる、2) 重要変数の候補は絞れる、3) だが相関と因果は別物なので理解には追加検証が要るのです。
これって要するに、機械学習で『何が効いているかの目星をつける』ことはできるが、『それが本当に原因かどうかは別途調べる必要がある』ということですか。
その通りですよ。特に本研究はGaussian kernel ridge regression (GKR) ガウスカーネルリッジ回帰という回帰手法を用いて予測精度と重要特徴量を比較していますが、そこから物理的因果を断定する段階までは踏んでいないのです。
投資対効果を考えると、まず予測の導入で何が得られるかはっきりさせたいのですが、実務でどのように使えば良いのでしょうか。
実務ではまず既存データでモデルを作り、最も寄与する変数を現場で確認することが賢明です。要点は3つ、モデル導入の小さなパイロット、重要因子の現場検証、改善の再学習を繰り返すことですよ。
それで、現場の技術者に説明する際、専門用語を極力避けたいのですが、どう説明すれば現場が動きやすくなりますか。
簡潔に現状と期待効果を伝えれば良いのです。『まずは予測で当たりをつけ、次に現場で原因を確かめる。コストは限定的で、外れ値は人がチェックする』という流れを示すと現場は動きやすくなりますよ。
よく分かりました。自分の言葉で整理すると、機械学習は『重要度の目星を短期間で付けられる道具』であり、因果を確定するには現場での追加検証が必要だということですね。
