AIBR プレミアム
拓海先生、最近部署で『学習したモデルの誤差評価が実際の誤差と関係ないことがある』と聞きまして、現場にどう説明すればいいか困っています。要するに何が問題なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。短く言えば、『同じデータで学習（モデルを作ること）と誤差評価を同時に行うと、両者が競合してしまい、評価が実際の誤差を反映しない場合がある』ということですよ。
それは現場的には困りますね。うちでは外部テストデータを常に用意できるわけではありません。具体的にはどんなケースで起きるのですか。
身近な例で言うと、従来の誤差推定法であるcross-validation (CV) 交差検証やBootstrap (ブートストラップ) ブートストラップ、Mallow’s Cp (モールズCp) といった方法でも、学習が『最適』に行われると、それらの推定と実際の誤差が独立になることがあり得ます。つまり評価が当てにならないんです。
これって要するに、評価に使っているデータと学習に使っているデータが『情報を奪い合っている』ということでしょうか？
その通りですよ！もう少し整理すると要点は三つです。1) 同じデータで学習と評価を両方最適化しようとすると、評価に使える『残りの情報』がなくなる。2) 残り情報がないと、評価は実際の誤差を捉えられない。3) だから学習と評価はトレードオフであり、『ノーフリーランチ』の一例と見なせるんです。
現場に言うときはなるべく実務的に伝えたい。では、外部ベンチマークがない状況ではどうやって誤差を評価すればいいのですか。
良い質問です。ここで論文は数学的不等式（Cramér–Rao スタイルの考察等）を用いて、『学習と誤差評価の同時最適化は本質的に競合する』ことを示します。実務的には、データを厳密に分割する外部テストや、外部ベンチマークの確保、あるいは評価用に別途データ収集の投資を検討することが必要です。
なるほど、投資対効果の判断ですね。投資して外部データを用意するコストは、導入失敗のリスクと比べてどう考えればよいですか。
要点を三つにまとめます。1) 外部評価用のデータは保険投資と考えること。2) データ収集コストは導入後の誤判断による損失と比較すべきであること。3) 小さく始めて評価体制を整え、段階投資で信頼度を高めることが有効であること。大丈夫、一緒に計画を作れば必ずできますよ。
分かりました。では最後に、私の言葉で整理します。『同じデータで学習と評価を同時に最適化すると、評価が当てにならないことがある。だから評価用の別データか外部ベンチマークを用意する投資が必要だ』、これで合っていますか。
素晴らしい要約ですよ！それで完璧です。現場で使える説明や会議向けのワンフレーズも後で用意しますね。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
