AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの現場でも「評価指標をちゃんと決めないと」と言われるんですが、そもそもどうやって指標を選べばいいんでしょうか。機械学習の精度だけ見ていればいいのでは、と部下は言いますが。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、田中専務。今回の論文は、「誰の価値を大事にするか」で評価指標が変わる、つまり評価は技術だけで決められないという点を明確に示しているんですよ。
これって要するに、使う人や影響を受ける人の意見を聞かないと「正しい評価」ができないということですか？それなら費用対効果も気になります。現場でどう回すんですか。
いい質問です。要点は三つですよ。第一に、ステークホルダーの価値観は多様であり、単一の指標では把握できない。第二に、クラウドソーシングで意見を集め指標の優先順位を定量化できる。第三に、その結果をもとにグループ化（クラスタリング）して、代表的な利害関係者像を作れる、という点です。これなら導入時の議論が具体的になりますよ。
クラウドソーシングで意見を集めるとは言っても、信頼できるデータになるんですか。うちのような製造業で採用するとき、現場と候補者で価値観が違うでしょう。どう分けるんですか。
代表的なやり方は、まず仮想のシナリオを用意して被験者に比較をさせることです。論文ではジョブマッチングの仮説的出力を二つ提示し、どちらが好ましいかを複数回選ばせて「ユーティリティ値」を算出しました。これにより個々人の指標への嗜好を数値化できますよ。
ユーティリティ値という言葉は初めて聞きました。でも結局は「どちらが良いか」を人に選ばせるわけですね。現場負担はどれくらいなんでしょうか。
認知負荷は重要な課題です。論文でも参加者に二択を二十回提示して負荷を管理しました。ただし、工夫次第で現場でも短時間で集められます。重要なのは参加者にとって想像しやすい「場面」を用意することです。たとえば社内採用なら候補者の属性や業務適性を現場が直感的に比較できる形にするだけで十分です。
なるほど。最後に、私が会議で説明するときに使える簡単なまとめを教えてください。投資対効果の観点でどう説明すればいいかも含めてお願いします。
大丈夫、一緒に整理しましょう。三点でまとめます。第一に、指標は単なる数値ではなく利害の反映であり、早期に合意を取ることで後の手戻りコストを減らせます。第二に、安価なクラウドソーシングで代表的な意見を把握し、優先すべき指標を定めれば実業務での評価方針が明確になります。第三に、得られたクラスタ結果をもとに複数の運用プランを作ると、リスク分散と導入判断がしやすくなりますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。じゃあ私の言葉でまとめます。今回の論文は、機械学習の評価を決めるのは技術だけでなく関係者の価値観だと示しており、クラウドソーシングでその価値観を数値化してグループ化すれば、どの評価指標を優先すべきか現場で合意できるということですね。早めに合意を取れば手戻りが減る、という点も分かりました。
