拓海さん、お忙しいところ失礼します。部下から『LLMを使って特徴量作れば仕事が楽になります』と言われたのですが、正直ピンと来なくてして、これって要するに人が手で作る面倒な列を自動で作ってくれるという理解でいいんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、まず要点を3つでお伝えしますよ。1つ目は、Large Language Models（LLMs：大規模言語モデル）はテキストだけでなくテーブル（表形式データ）に対しても知識を利用して特徴量を提案できること、2つ目は一方で同じような単純な特徴を大量に作りがちで、それが性能向上の妨げになること、3つ目はその偏りを検出・是正する方法が必要になること、です。
なるほど。で、その『同じような単純な特徴を大量に』作るというのは、具体的に何がまずいのでしょうか。時間の無駄になるとか、コストがかかるという話ですか？
素晴らしい疑問ですよ！結論から言うと、要するに無駄な候補が増えるとモデル選定や学習時間が伸びるだけでなく、重要な特徴が埋もれてしまい最終的な予測精度が落ちる可能性があるのです。具体的には、Add（足し算）やDivide（割り算）のような基本演算を同じパターンで何度も出すと、選択的に重要でない特徴が候補池を占有してしまうのです。
それは問題ですね。現場は『とにかく候補を大量に』というアプローチを好む傾向があるので、もしLLMが似たようなものを繰り返すなら余計に手間が増えますね。ところで、その偏りは検出できるものなんですか？
はい、検出できますよ。一緒にやれば必ずできますよ。研究では演算子（operator：特徴生成で用いる関数や計算）ごとの出現頻度を統計的に見て、期待値と大きく外れる部分を『異常』として検出しました。身近な例で言えば、工場で毎日出る部品の出現頻度が急に変わったら異常と判定するようなイメージです。
それなら現場でも使えそうです。検出後はどうするんですか？取り除くんですか、それとも補正するんですか？コストに見合う対処法が知りたいですね。
良い視点です。対処は3通り考えられます。1つ目は偏った演算子を候補から除外して候補空間を圧縮する方法、2つ目は演算子の重み付けを変えて選択時の優先度を調整する方法、3つ目は人が作る特徴と自動生成のバランスを設計するハイブリッド運用です。投資対効果を考えると、まずは検出→除外の簡易ワークフローを試して、成果が出れば段階的に重み付けやハイブリッドに投資すればよいのです。
これって要するに、LLMが作る特徴を鵜呑みにするのではなく『検査』する仕組みを入れないと、本当に使える特徴が見えなくなるということですか？
そのとおりです。簡潔に言えば『自動化＝万能』ではなく『自動化＋検査』が実務的に重要なのです。まずは小さなデータセットや代表的な案件でLLMを使った特徴生成を試し、演算子の分布を可視化して異常を検出する。この循環こそが現場でリスクを抑えつつ効果を出す王道です。
分かりました。最後に、私が会議で言える簡単な言葉を教えてください。現場に指示するために短い一言が欲しいです。
素晴らしいリクエストですね！会議で使えるフレーズを3つ用意しますよ。『まずは小さなデータで自動生成を試して、演算パターンを可視化しよう』、『偏りがあれば候補を絞る方針でコストを抑える』、そして『人の知見と自動化を段階的に組み合わせる』。短くて分かりやすく、実務に落としやすい表現です。
ありがとうございます。要するに、『LLMを使って特徴を大量生産するのは効率的だが、そのまま使うと余計なノイズが増える。まずは検査してから運用する』ということですね。よし、私の言葉で説明してみます。
