拓海先生、最近社員から「SNS上のボット対策をしないとまずい」と言われまして、何から手を付ければ良いのか見当がつかないのです。要するに、うちの企業の評判が機械に弄られる可能性があるということでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！田中専務、大丈夫です。一緒に整理すると、今回の論文はボットを単に判定するだけでなく、その判定にどれだけ“確信”があるかを示す点が新しいんですよ。
確信、ですか。判定だけ出されても困るという意味ですね。で、これって要するに結果の「信頼度」を出す仕組みを付けたということですか？
まさにその通りです。論文はベイズ的なニューラルネットワーク（Bayesian Neural Network）を使い、各アカウントのラベル予測に対して不確実性を定量化する方法を提示しています。要点は三つです：予測、確信、不確かさを分けて使うことです。
なるほど。現場での運用という観点だと、不確実な判定は保留にして人が調べる、といった運用ができるわけですね。費用対効果の面ではそれで助かります。
その通りです。さらに、この手法は既存のボット検出特徴量セット、たとえばBLOCやBotometerと組み合わせられる点で実務的です。ですから既存ツールを丸ごと取り替える必要はなく、付加価値として信頼度を得られるんですよ。
それなら導入のハードルは下がりますね。けれども、そもそも不確実性にはどんな種類があるのですか。全部まとめて「不確実」と言ってしまっていいのですか。
良い質問です。論文では不確実性を大きく二つに分けています。観測データの揺らぎから来る「アレアトリック不確実性（aleatoric uncertainty）」と、モデルや学習不足から来る「エピステミック不確実性（epistemic uncertainty）」です。前者はデータを増やしても残ることが多く、後者はモデル改善や追加データで減らせますよ。
なるほど、では現場では「エピステミックが高ければ学習用データを集めろ、アレアトリックが高ければ慎重に扱え」と判断すれば良いということですね。
その判断で正解です。追加で役立つ考え方は三つだけ覚えておいてください。第一に、全てを自動でやる必要はない。第二に、不確実性で振り分けることで人手の介入を効率化できる。第三に、既存ツールとの互換性があるので小さく始められる、ですよ。
わかりました。要はまずは既存の検出ツールに「確信のスコア」を付けて運用ルールを作るのが現実的ですね。自分の言葉で整理しますと、重要なところは「判定＋確信度で運用を変える」ということですね。
