AIBR プレミアム
拓海さん、最近うちの若手から「モデルの説明性を高める研究がある」と言われまして、ただ彼らの説明が専門的でよく分かりません。要するに経営判断で使える形に落とし込めるものなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、田中専務。これから要点を分かりやすく整理して、投資対効果や導入の観点で使えるイメージまでお話しできますよ。
まず基本を教えてください。ブラックボックスというのは、うちの販売予測モデルみたいに「結果は出るが理由が分からない」タイプのことで間違いないですか。
その通りですよ。ブラックボックスとは予測性能は高いが内部の働きが見えにくいモデルで、経営判断では「なぜその予測なのか」を説明できることが重要になります。今回はその見えにくさを可視化する手法についてです。
なるほど。現場に落とすときは「どの変数がどれだけ効いているか」を見たいのですが、それを観察できると現場の信頼が上がりますか。
はい、大丈夫です。要点を三つにまとめますよ。第一に、どの特徴量が全体的に重要かを可視化できること、第二に、個別のケースでどの特徴量が効いているかが分かること、第三に、それらを図で見せることで説明責任が果たせることです。
具体的にはどんな可視化があるのですか。難しい言葉が出てきそうで、説明が聞きにくいんですけど。
専門用語を使うと混乱するので、身近な例で。全体像を示すのがPartial Importance（PI）プロット、個別の顧客ごとに見るのがIndividual Conditional Importance（ICI）プロットです。PIは店全体の売上にどの変数が効いているか、ICIは特定顧客にとって何が効いているかを示す図だと考えてください。
これって要するに、全体の傾向を示す図と個別の傾向を示す図を両方用意することで、現場の説明責任と個別対応の両方ができるということですか？
その通りですよ。図を併用することで、経営判断には全体像を、現場対応には個別像を示せます。さらに、これらはモデルに依存しない手法なので、既存の予測モデルにあとから説明性を付与できる利点がありますよ。
導入コストや現場の負担はどうでしょうか。投資対効果を考えると、説明用の図を作るためだけに膨大な工数は避けたいのですが。
ここも押さえておきたい点です。要点を三つで答えます。第一に、これらの図は既存の予測モデルに後付けで計算可能であり、モデル再構築の投資は必須ではないこと。第二に、図の生成は自動化でき、週次や月次のレポートに組み込めること。第三に、現場向けには重要度の上位だけを提示すれば良く、過度な情報は不要であることです。
分かりました。それを聞いて安心しました。自分の言葉で確認しますと、この研究は「全体視点のPIと個別視点のICIを使い、既存モデルに説明力を後付けして現場説明と経営判断の両立を助ける」ということですね。これなら現場説明用の資料が作れそうです。
