拓海さん、最近部下が「因果推論」だの「操作変数」だの言い出して、正直ついていけません。これって現場に導入する価値が本当にあるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追えば分かりますよ。今回の論文は、オフラインデータで学ぶ意思決定方針を、隠れた要因で歪む相関から守る方法を示しているんですよ。
オフラインデータというのは、過去の販売記録やログのことですね。それを使って方針を学べるなら投資対効果は出せるかもしれませんが、何が新しいんですか。
要点は三つです。まず、操作変数 Instrumental Variable (IV)（操作変数）を使って、隠れた交絡因子の影響を分離する。次に、深層ニューラルネットワーク Deep Neural Network (DNN)（深層ニューラルネットワーク）を使いつつ二段階で学ぶ際のバイアスを小さくする。最後に、そのための学習目標とアルゴリズムを設計して実証した、という点です。
なるほど。でも、二段階で学ぶとバイアスが出るとはどういうことですか。現場の担当者に説明できるように噛み砕いてください。
いい質問ですね。例えば、現場で価格を決めるモデルを作るとき、まず価格を予測するモデルを作り、その結果を別のモデルに渡すとする。最初のモデルに正則化で偏りが入ると、その誤差が次の段階に伝播してしまい、方針が歪む可能性があるのです。今回の手法はその伝播を抑える工夫をしているのです。
これって要するに、初期の予測の“クセ”を後段で補正して、導き出される方針が現実に即したものになるようにする、ということですか。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね。加えて、この論文は「ダブル／デバイアスド機械学習 Double Machine Learning (DML)（ダブル機械学習）」の枠組みを使って、最初の段階での誤差の影響を打ち消すように学習目標を設計しています。
投資対効果の観点で言うと、どの程度サンプル数が必要で、現場のデータで実用になるものなんでしょうか。実績は出ているのですか。
要点は三つです。第一、理論的にはデータ数が増えれば O(N^{-1/2}) の速さで最適に近づく保証があり、十分なデータがあれば実用的である。第二、実験では既存の操作変数回帰法より性能が良いことが示されている。第三、ただし有効な操作変数が必要であり、それがないと効果は限定される、ということです。
分かりました。要するに、適切な外部変化（操作変数）が取れる現場なら、この手法は投資に値するということですね。では、私の言葉で要点を整理しますと、隠れた混乱要因を避けつつ二段階学習の偏りを抑えて、実際の方針決定に近い結果を安定して出せる手法、ということでよろしいですか。
その通りですよ！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。現場の具体的な操作変数候補を一緒に探していきましょう。
