AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下からネットワーク解析でAIを使う話が出ているんですが、どんな点に気をつければよいのでしょうか。私は数字や道具は苦手でして、結局どのモデルを選べば良いのか迷っています。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していけば必ずできますよ。要点は三つだけです。まず、どうやってモデルを選ぶか、次に予測（リンク予測）の評価方法、最後に実務上の落とし穴と対処法ですよ。
なるほど、三つですね。具体的には『一番もっともらしいモデルを選ぶ』と『予測がうまくいくモデルを選ぶ』という二つの考え方があると聞きましたが、どちらを信じれば良いですか。
素晴らしい着眼点ですね！一般に『最も説明力の高いモデル＝最ももっともらしい（posterior probability）モデル』と『欠けた関係（リンク）をよく予測するモデル』は一致する場合が多いです。しかし一致しないケースが存在し、そこが今回の論文の肝なんです。
これって要するに、説明が上手な理論と実際に役立つ予測が食い違うことがあるということですか？それだと現場判断が難しくなります。
その通りですよ。ここでポイントは三つです。一、説明力を重視する方法は過剰に複雑なモデルを罰し、真の生成過程に近いモデルを選ぶ傾向がある。二、予測力を重視すると、たまに複雑なモデルが外れ値やノイズまで学習してしまい、いわゆる過学習（overfitting）を招く。三、複数モデルの平均（model averaging）は、個別にもっともらしい単一モデルより実際の予測が良くなることがあるのです。
過学習の話は耳にしますが、ネットワークのモデル選択で具体的にどんな例があるのですか。現場に導入する際に気をつけることを教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！例えばコミュニティ検出で使われるSBM（stochastic block model、確率的ブロックモデル）は、群（group）同士の結びつきパターンを仮定するモデルです。データの一部を隠してリンクを当てさせる評価法（leave-one-out cross validation）では、たった一つの抜き取りでも複雑なモデルが有利になり、真の構造を見失うことがあるんです。
では現場ではどの基準を採れば良いですか。投資対効果を考えると、導入判断は一本化したいのですが。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。実務的には三点を組み合わせる運用が現実的です。第一に、説明力（posterior probability）に基づくモデル選択で過剰な複雑性を避けること。第二に、予測評価は複数データポイントの留保（leave-k-out）やブートストラップで検証し、たまたま良く見える過学習を見抜くこと。第三に、単一モデルに賭けず複数モデルの平均化を検討することです。
分かりました。要するに、見かけの良さだけでモデルを選ぶと失敗する可能性があるので、理論的な妥当性と実務での検証を組み合わせ、平均化でリスクを下げるという運用が良いと理解してよいですか。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。最後に要点を三つだけおさらいします。第一、最ももっともらしいモデル選択は過剰な複雑さを罰する点で重要である。第二、単純な予測評価は過学習に陥る恐れがある。第三、モデル平均は実務での汎化性能を上げる有力な手段である、ということですよ。
分かりました。自分の言葉でまとめますと、見かけの良い予測だけでモデルを選ぶと余計な複雑さを取り込んでしまい、本当に再現性のある構造を見失う恐れがある。だから理論的根拠に基づく選択と、複数モデルを組み合わせる実務的対策を取る、ということですね。
