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統計的に有意な地域同所配置マイニングにおける誤検出の削減

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田中専務

拓海先生、最近うちの部下が「地域ごとのデータの組み合わせを調べれば新しい示唆が出る」と言い出しまして。ただ、どこまで信じていいのか分からないと困っているんです。要するに、データの“誤検出”を減らす研究って、経営でいうとどんな意味があるんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、地域ごとの組合せパターンを見つける際に、見かけ上「有意」に見えるが実は偶然であるケース、つまり誤検出（false discovery）を減らす方法を扱っているんですよ。大事な点を3つで説明しますね。1: 観測される地域差に配慮すること、2: 偽りの発見を統計的に誤り認定しない工夫、3: 実務で使えるシミュレーションによる検証です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

観測される地域差に配慮、ですか。うちの販路でも地域で顧客の傾向が違うので、それがノイズになってしまうということですか。これって要するに、地域によって“背景の違い”を無視すると誤った打ち手を打ってしまうということですか。

AIメンター拓海

その通りです。背景の違い、つまり

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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