拓海先生、最近部下から『モデルを逆に使って原因を突き止める研究』が事業で使えると聞きまして、論文を渡されたのですが、何が変わるのかさっぱりでして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。要点は三つです。既存の物理モデルに学習で補正を加え、観測から原因を正しく取り出せるようにする、という話です。
これって要するに、うちで使っている古い計算式をそのままにして、足りないところを上から直してくれる仕組み、ということですか？
まさにその通りです。既存の物理モデルは『設計図』のようなもので不完全さがある。そこに『バイアス補正層』という学習モジュールを付けて観測と合わせて学ばせるのです。投資対効果で言えば、古い設計を捨てずに精度を上げられるため改修コストが抑えられますよ。
ただ、現場で使うにはデータの偏りや測定ミスがあって、AIが変な補正をしてしまうのではと心配です。そうしたバイアスは本当に押さえられるのでしょうか。
心配はごもっともです。そこで重要なのは三点です。第一にバイアス補正は観測と物理モデルの差分を学ぶため、既知の物理尺度を保ったまま補正できること。第二にエンコーダは観測から原因を取り出すよう学ぶため、解釈可能性が高いこと。第三に異なるドメインで検証しており一般化性が確認されていることです。
なるほど。専門用語が出ましたが、もう少し実務的に教えてください。現場が今のモデルを使い続けながら段階的に導入するイメージは可能ですか。
できますよ。段階は三段階で考えましょう。まずはオフラインでバイアス補正を学ばせて既存出力を比較し、次に限定された現場で並行運用して挙動を確認し、最後に本番に移す。この手順なら現場の混乱を最小化できます。
費用対効果の観点では、データを集めて学習させるための人手と時間がかかります。小さな会社でも効果が見込めるラインはありますか。
投資対効果を計るには二つの数値を見ます。改善による利益増と、モデル運用コストです。実務ではまず高頻度で誤差が出るプロセスに限定して適用し、短期間で改善効果が見えるかを測ると良いのです。
分かりました。最後に一度、私の言葉で整理すると、既存の物理モデルを壊さずに、その出力と実測のズレを学習で補正して、観測から本当の原因をより正確に取り出せるようにする、という理解で合っておりますか。
その理解で完璧ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さな現場から一歩ずつ進めましょう。
