AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手から『BARTを使えば予測精度が上がる』って聞いたんですが、正直何のことやらでして。これって要するに何が違うんですか。
素晴らしい着眼点ですね！BARTはBayesian Additive Regression Trees（BART ベイズ加法回帰木）といって、木の集合体で予測を行う統計手法ですよ。一言で言うと、『多数の木の合算で頑健に予測する方法』ですから、外れ値や複雑な関係にも強いんです。
木の集合体というと、Random ForestやXGBoostと似たイメージですね。それで、BARTはどういう点でうちの判断に役立つんでしょうか。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。第一にBARTは予測の不確実性を自然に扱える点、第二に手動で細かくチューニングしなくても良い点、第三に統計的に拡張しやすい点です。経営判断で欲しい『どれだけ信頼できるか』という情報を出してくれるのが強みですよ。
なるほど。ただ、若手が『動作が遅くて実務に使いにくい』とも言っていました。それを解決したのが今回の論文という理解で合っていますか。
その通りです。今回の研究は『Very fast Bayesian Additive Regression Trees on GPU』で、BARTをGPU上で高速に動かす実装を示しています。要は『高精度の手法を実務スケールで動かせるようにした』点が革新なんです。
これって要するに、GPUを使えばBARTがXGBoostと同じくらい実務で使える速度になるということですか？
概ねその理解で大丈夫です。論文は一部条件で最大200倍の高速化を示し、XGBoostと競争できる実行時間域に達したと報告しています。今すぐ乗り換えるかは検討が必要ですが、選択肢としてBARTが現実的になったのは事実ですよ。
導入コストや現場教育の面も気になります。GPUやJAXって聞くと技術投資が必要そうで、ROIを説明できる材料が欲しいです。
大丈夫、一緒に整理しますよ。要点は三つです。第一にハード面はクラウドGPUを使えば初期投資を抑えられる。第二にソフト面は論文実装がPythonとJAXで提供されており現場の習熟も比較的容易である。第三にROIは『精度向上による意思決定の改善』を数値化すれば説明できる、という順序です。
分かりました。それならまず小さなデータで試して効果を数値で示すようにします。要するに、BARTをGPUで走らせれば高精度と実行時間の両立が可能で、まずは検証から始めるべきということですね。
その通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずはプロトタイプでROIの仮定を検証しましょう。準備から実行、評価まで伴走しますから。
