AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「CNN（Convolutional Neural Network：畳み込みニューラルネットワーク）を業務データに使える」と言われまして。うちのデータは表形式が多くて、画像とは全然違うんですが本当に使えるんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！ 大丈夫、できないことはないんです。今回の論文はまさにその問題に答えを出していて、元々画像に強いCNNを表形式データにも効くように“見せ方”を変える手法を提案していますよ。
要するに、データを画像っぽく変換してからCNNに投げるという話ですか？それなら既にある投資を活かせそうですが、現場ではどう使い始めればいいですか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は3つです。1つ目、データを整えて無効・欠損を取り除く。2つ目、属性同士の関係を計算して関連性の高いものを“近く”に配置する。3つ目、それを画素に対応させるエンコードで画像を作る。こうして得た画像を一般的なCNNで学習すれば良いのです。
その「関連性を近くに配置する」というのは、要するに似た性質の列を隣同士に並べて見やすくするということですか？
その通りです。ただし手作業ではなく相関分析という数値的な計算に基づいて再配置します。身近な例で言えば、書類を業種ごとに棚にまとめるように、似ている項目を近くに置けば局所情報を捉えるCNNの得意技が活きるんです。
これって要するに、我々が今あるデータを“見せ方”で変えれば既存の画像向けAIを使えるということ？それなら費用対効果が見えそうです。
まさにその理解でOKです。しかも論文ではネットワーク侵入検知という実例で99.8％以上のリコールを出しており、単に理屈だけでなく実効性が示されています。導入の第一歩は小さなデータセットで可視化ルールを試すことです。
現場への適用ではどんな不安が残りますか。例えば情報の欠落や、色付けの仕方で結果が変わったりはしませんか。
良い指摘です。確かに可視化ルール次第で性能が変わるため、ハイパーパラメータの探索や情報損失のチェックが重要です。だからこそまずは検証用データでA/Bテストを行い、結果をもとに可視化ルールを安定化させるプロセスが必要なのです。
わかりました。まずは小さく試して、その結果で投資を判断する、という段取りですね。私の言葉で整理すると「データを画像に変換してからCNNで学習させることで、画像向けの強みを表形式データに活かせる」ということで合っていますか。
素晴らしい着眼点ですね！ その理解で大丈夫です。小さく始めて、可視化と学習のループで精度と説明性を高めていきましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
