AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下が『モデルの予測を説明できるようにしよう』と騒いでましてね。何が新しい手法なのかぱっと教えてくださいませ。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！これは『ある予測がどの学習データに基づいているか』を、具体的な訓練データの例として示す手法です。端的に言うと、モデルの「理由」をデータの実例で示せるんですよ。
要するに、写真を分類するときに『この写真はこの訓練写真に似ているから猫と判定した』と示してくれると。現場の人に説明しやすいですね。
その通りです！しかもこの手法は良い点と悪い点の両方を示せます。プラスの代表点は『似ているから後押しした例』、マイナスの代表点は『似ているがそのためにその予測を抑えた例』を表すんです。つまり、何がその判断を促し、何が抑えたのかが見えるんですよ。
なるほど。で、これを導入すると現場で何が変わるんですか。投資対効果を知りたいのですが。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。1) モデルの誤りや偏りを訓練データの具体例から発見できる、2) 問題のあるデータを見つけて修正すれば再学習の効果が直感的に分かる、3) 経営説明や品質保証で『この判断はこういう訓練例による』と明示できる。これらがROIに直結しますよ。
これって要するに、モデルの『黒箱』を部分的に『事例ベースの説明』に翻訳するということ？現場での説明責任が果たせるようになると。
その理解で合っていますよ。さらに一歩進めると、説明には『メタ情報』があります。つまり、プラスの代表点は支援する理由、マイナスの代表点は阻害する理由を与えてくれるため、ただ『どれが影響したか』以上の洞察が得られます。
導入のハードルはどうでしょう。専門的な設定や多額の工数が必要ですか。現場担当が怯えています。
安心してください。まずは小さなモデルと代表的なサンプルで試すのがおすすめです。工数は段階的で済みますし、最初の段階で得られる発見はデータ改善に直結して費用対効果が見えやすいですよ。
分かりました。では一度、実際の予測について代表点を見せてもらって、経営会議で説明できるか確かめましょう。自分の言葉でまとめると、『この論文はモデルの出力を訓練データの代表的な事例に分解して、賛成と反対の事例を示す手法を提示している』ということですね。
