AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、社内で『専門家の行動を利用して効果を推定する』という話が出まして、正直言ってピンと来ておりません。要するに現場の経験をAIに活かすということですか？
素晴らしい着眼点ですね！そうです、端的には現場の決定（誰がどう判断しているか）から学ぶアプローチですよ。今日の論文はその専門性をきちんと分類し、どの方法を選ぶべきか指針を出しているんです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。ただ実務的な不安がありまして。これを導入するとき、投資対効果（ROI）が見えにくいのではないかと部下に言われました。実際のところ、どの程度の効果が期待できるのですか？
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を3つで示します。1) 専門家の「型（type of expertise）」を特定すれば、より適切な推定手法を選びやすくなり、精度向上が期待できる。2) その型は予測（predictive）型と予後（prognostic）型に分けられ、性能差は大きい。3) データからその型を推定し、モデル選択に使える。これが本論文の骨子ですよ。
「予測型」と「予後型」という言葉が出ましたが、正直区別がつきません。これって要するにどういう違いなんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、予測（predictive）専門性は『行動が処置効果（treatment effect）に基づく』場合です。医者が最も効果のある薬を出す、というイメージです。予後（prognostic）専門性は『行動が全体的な予後（potential outcomes）に基づく』場合で、例えば教師が理解の弱い生徒に手厚く対応する、といった違いです。日常の比喩で言えば、予測型は“どの商品が一番売れるかを基準に選ぶ”、予後型は“売上の低い店舗を救済するために投資する”みたいな違いです。
なるほど。で、我々のような製造現場だとどちらが多いのでしょうか。現場は経験で対応するので、どちらとも言えない気もしますが。
素晴らしい着眼点ですね！実務では混合していることが多いです。ただ重要なのは「どちらが優勢か」をデータで推定できることです。本論文ではその判別自体を定量化し、判別結果に応じて最適なアルゴリズムを選べると示しています。つまり現場がどちら寄りかを見極めれば、無駄な投資を避けられるのです。
では具体的には、我々はまず何をすれば良いのでしょうか。小さく始めて費用対効果を見たいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！まずは小さな実験を三段階で組みましょう。1) 現状データから専門性の優勢タイプをテストする。2) そのタイプに合った処置効果推定モデルを試す。3) 実環境でA/B的に比較して改善幅を確認する。これで投資リスクを小さくできますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
これって要するに、まず現場の『考え方の癖』を見つけて、それに合わせて手法を選べば無駄が減る、ということですね？
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！要点は三つ、1) 専門性のタイプを特定する、2) タイプに応じたモデルを選ぶ、3) 小さく試して効果検証する、です。これで導入判断が現実的になりますよ。
分かりました。自分で説明できるように整理すると、まず現場の意思決定が『効果を重視するか』『全体の予後を重視するか』を見極め、それに合わせて推定手法を変えるということですね。これなら現場にも説明しやすいです。
