AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下に「複数のAIを同時に使うと危ない」と言われて困っております。うちの現場は段階的に導入する予定ですが、具体的にどんなリスクがあるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！複数の機械学習モデルが同時に誤りを起こすと、個別なら吸収できる小さなミスが合算されて大きな事故や誤判断につながるんですよ。今日は論文の視点を踏まえて、実務視点で分かりやすく説明しますよ。
要するに複数のモデルが同時に外れると損失が増えるということですか。投資対効果の観点で導入判断をしないといけませんが、どの程度の相関が問題になるのかが分かりません。
いい質問ですね。論文ではモデル同士の誤りの「相関」を数値で示しており、ピアソン相関（Pearson’s r、ピアソン相関係数）やϕK（phiK、ϕK）といった指標で評価しています。一般に0.7を超えると強い相関とされ、同じアルゴリズムや同じ訓練データを共有すると高くなりやすいんですよ。
これって要するに、似たような作りのAIを並べても“保険”にはならず、むしろ全部一緒に外れる可能性が高まるということですか？
その通りです！で、ここで抑えるべきポイントを3つにまとめますよ。1つ、アルゴリズムやデータが似ていると誤りが同方向に出やすい。2つ、異なるタスクやドメインでも基盤モデル（Foundation Model、FM、基盤モデル）を共有すると相関が出る。3つ、現場では相関を測ってリスクを定量化すれば投資判断がしやすくなるんです。
現場で相関を測るとなると、うちのようにITが得意でない部署でも実行可能ですか。測定の手順と運用コストを知りたいのですが。
大丈夫、段階的にできるんですよ。まずは代表的な検証用データセット1件で各モデルの誤りを計算し、相関係数を出すだけで初期評価は可能です。次に異なるデータや条件を追加してストレステストを行い、最後に導入前の意思決定指標として使う運用フローを作ると現場の負担は限定されます。
投資対効果の話に戻りますが、相関が高ければ保険的な冗長化の価値は下がる、という理解で良いですか。つまり類似モデルに資金を割くより多様化に投資した方が良いと。
まさにその見立てで良いです。経営判断としては多様化（アルゴリズム、データ、基盤の多様化）によりシステム全体の可用性と安全性が上がることが示唆されます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。これって要するに、同じような作りのAIを重ねてもダブルチェックにはならないから、多様な手法やデータに投資してリスク分散を図るべき、という理解で合っていますか。ありがとうございました、拓海先生。
素晴らしい要約ですね。導入時はまず相関を定量化し、その結果を基に多様化や監視体制へ投資する判断をする、が最短ルートです。会議で使える3行要点も用意しておきますよ。
では最後に自分の言葉でまとめます。複数AIの誤りは相関しやすく、似たモデルばかりだと全部一緒に外れるリスクが高まる。だから相関を数字で見て、多様化に投資するかどうか判断する、ですね。
