AIBR プレミアム
拓海先生、お疲れ様です。部下から『脳波（EEG）のデータを増やせば精度が上がる』と言われているのですが、本当にただ増やせばよいのでしょうか。コストがかかるので要点が知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。要点を先に3つ伝えると、1)データの“種類”が重要、2)同じ動作を何度も取る必要はない場合がある、3)無駄な収集を減らせばコスト効率が上がる、ですよ。
なるほど。ではどの“種類”を優先すれば良いのですか。現場では筋電（EMG）や頭の動きなど色々出ますが、全部集めると時間も費用もかかります。
いい質問です！まずは目的を定めて、モデルが誤る原因を洗い出します。論文では『どのアーチファクトが判別に重要か』を定量的に評価して、不要なタスクを削減する手法を示しています。要は『どれを集めれば十分か』を数値で判断できるようにしたのです。
これって要するに『全部集めるのではなく、効率的に代表的なものを集めれば良い』ということですか？それなら投資判断がしやすいのですが。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！具体的には、論文は機械学習モデルで『アーチファクトあり』と『なし』を二値分類し、どのタスクが性能に寄与しているかを検証しました。結果として、タスク数を十二から三に、あるいは繰り返し回数を十回から一～三回に削減しても性能が維持できるケースが見つかりました。
本当にそこまで減らせるのですか。現場にとっては笑い話みたいですが、精度が落ちるなら困ります。品質が保てる根拠は？
良い指摘です！ここで重要なのは検証方法で、論文は三つのニューラルネットワーク構造を比較し、各タスクや繰り返し数を段階的に削っていって性能低下の閾値を探しました。つまり『どこまで削っても許容できるか』を実データで確認しているため、単なる直感ではないのです。
なるほど。現場の負担も減るしコストも下がる。では社内に導入する際、まず何から始めれば良いですか？投資対効果が見える形で説明したいのです。
大丈夫です、田中専務、要点を三つで示しますよ。1)まず代表的なアーチファクトタスクを少数選定し、2)少量でプロトタイプモデルを作り、3)モデル性能と収集コストのトレードオフを定量的に比較する。これで投資判断が数字で示せますよ。
分かりました。これなら部長会で説明できます。では要点を整理しますと、代表的なアーチファクトだけ集めて、繰り返しは絞りつつ、性能低下の閾値を見てから本格投入する、ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
