AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近部下に「臨床向けのAIで精度が足りなくても問題ない」と言われて、正直困っているのです。これって本当に現場で通用する話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば分かりやすくなりますよ。要点は3つで、原因（なぜ誤差が出るか）、手段（機械ができること）、投資対効果（導入の意味）です。まずは原因から簡単に説明できますか。
原因、ですか。部下は「AIの分類ミスだけが問題だ」と言っていましたが、それ以外に何があるのですか。現場は手早く数を見るだけで正解だと思っていました。
良い質問です。ここで出てくるのは”Poisson error（ポアソン誤差）”と呼ばれる統計的変動です。例えばサンプルが小さいと、稀な対象の実数がブレるのです。つまり人が完璧にラベリングしても、サンプルのばらつきで誤差が出るのですよ。
要するに、たとえ医師が正確に見ても、見ている量が少なければ結果がぶれるということですか。それなら、機械がより多くの量を見れば補える、という話ですか。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね。機械学習の分類精度に欠点があっても、高速で多くを見ることで”Poisson error”を下げ、総合的な誤差を人と同等にできる可能性があります。ただし条件とコストの見積りが重要です。
コストですか。現場の負担や機器の導入費用をどう考えればよいのか、想像がつきません。現場で扱える量を増やすとなると、時間や消耗品も増えますよね。
その懸念は経営者視点として極めて正当です。要点は3つだけ覚えてください。1) 機械はスループット（throughput）を活かせる、2) 増量はコストだが誤差低減の効果がある、3) トータルで人と同等かそれ以上になるかを数値化して判断する、です。
なるほど。数値化、ということはシミュレーションや現場試験で「どれだけ多く見れば良いか」を示せるわけですね。現場に合う最小の増量を算出するイメージでしょうか。
その通りです。論文では数学的に、分類誤差（classification error）とポアソン誤差（Poisson error）を合算した総誤差を定義し、ある分類精度の機械がどれだけサンプル量を増やせば総誤差で人と同等になるかを示しています。現場ごとの最適解が求められるのです。
これって要するに、AIが少しミスしても「量で勝負」すれば現場の質を守れるということですか。であれば投資判断がしやすくなります。
まさにそうなんです！ただし例外はあります。追加で見ることが不可能な試料や追加コストが過度に高い場合は適用できません。判断は現場条件とコスト見積りを組み合わせて行えばよいのです。
分かりました。自分の言葉で整理すると、「AIは分類が完璧でなくても、より多くのデータを短時間で処理する強みを使い、サンプルのばらつき（ポアソン誤差）を下げることで、人と同等の総合的な性能を達成できる。ただし現場の制約やコストを考えて最適な増量を決める必要がある」ということですね。
