AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「AIで人材の判断ができる」と聞いて困っております。今回の論文はドラフト選手を評価する研究だそうですが、現場で使えるものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は「モデルツリー（model tree）」という手法で選手をグループ分けし、それぞれに説明可能な予測モデルを当てはめることで、誰が例外的に成功するかを見つけるものですよ。
それは要するに、似た属性の選手をまとめて、その中で誰が強いかを見るということですか。うちで言えば営業や製造の人材に置き換えられますかね。
できますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を3つでまとめると、1) 選手を説明しやすいグループに分ける、2) 各グループに合う予測モデルを作る、3) その確率でランキングする、という流れです。
投資対効果が気になります。これで外れを減らせばコスト削減につながりますが、導入の手間やデータ収集の負担はどれほどでしょうか。
良い質問ですね。データは既存のスカウティング情報や成績データがあれば十分で、複雑な新システムを一気に導入する必要はありません。導入段階では現行のExcelやCSVで始められる点が現実的です。
ただ、AIはブラックボックスで現場が納得しないケースが多いと聞きます。これだと現場説明はしやすいのですか。
その通りです。モデルツリーは可視性が高く、木の分岐条件で「なぜこのグループなのか」を示せます。現場にとっては「似たタイプの過去の成功例」が提示されるため、納得感が得やすいんです。
この論文は「ゼロインフレーション（zero-inflation）」という問題にも触れていると聞きました。これって要するに、多くのドラフト候補はそもそも一試合も出られないという偏りがあるということ？
まさにその通りですよ。多くは1試合も出ないために単純な平均や線形回帰では精度が落ちます。そこで著者らはまず「1試合でも出場するか」をロジスティック回帰で予測し、その後に成績を評価する工夫をしています。
なるほど。経営判断で使う際にはどんな指標を見れば安全でしょうか。確率だけでは判断しづらいのですが。
優先すべきは三つです。確率の高さ、同グループ内での相対的な位置、そして過去の類似ケースの結果です。これにより単独の数値に頼らず、意思決定の根拠が揃いますよ。
わかりました。要するに、まず候補を分けて、それぞれのグループで成功確率を出し、さらに過去の具体例で裏付けるという流れですね。私の言葉で言い直すと、現場に説明できる形で確率と類例を示す道具だと理解しました。
