AIBR プレミアム
拓海先生、先日若手から『RANSACを使った異常検知の論文』って話を聞いたのですが、そもそもRANSACって何ですか。現場で使える話に噛み砕いて教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！RANSACはランダムに部分データを取り出して頑健な回帰線を見つける手法です。簡単に言えば“外れ値に強い回帰のやり方”で、現場で言えば汚れたデータから本当に代表的な傾向を見つける道具ですよ。
なるほど。で、その論文は何が新しいんでしょうか。現場でありがちな『誤検出が多い』という悩みを減らせるんですか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。今回の論文はRANSACで検出した『異常（anomaly）』に対して統計的に検定を行い、誤検出の確率を前もって制御できる点が革新的なんです。要点を3つにまとめると、1) RANSACで候補を出す、2) その候補に対して検定統計量を作る、3) 検定で誤検出確率をα（例:0.05）以下に抑える、ですよ。
これって要するに誤検出を統計学的に抑えられるということ？現場では『異常と判断して設備を止めたら無駄だった』という損失が怖いのですが、その辺を減らせるのですか。
その通りです。大丈夫、誤検出（false positive）を無条件にゼロにするわけではありませんが、事前に許容する確率αを決めれば、それを超えないように設計できますよ。経営判断でいうと、安全側の閾値を数字で定められるので投資対効果の議論がしやすくなります。
それはありがたい。実際にどうやって『統計的に抑える』んですか。若手は数式を持ち出してきて説明が早口だったので理解が追いつかなくて。
いい質問ですね。現場に置き換えると、まず複数回ランダムにサンプルを抽出してモデルを作るのがRANSACの手順です。その後、モデルが異常と判断した点に対して『この判断が偶然で起きる確率はどれくらいか』を計算して、あらかじめ決めた閾値αと比較するのです。
その『確率を出す』部分が重要なんですね。運用の観点では計算負荷や現場のIT環境で回るかも気になります。導入にあたっての注意点を教えてください。
大丈夫、要点を3つで説明しますよ。1) 計算量はRANSACの試行回数Bに依存するので運用時にBを調整する必要があること、2) 検定で使う閾値αはビジネスのリスク許容に合わせて決めること、3) データの前処理を丁寧に行わないと検定結果が信用できないことです。これらを抑えれば現場で実用可能です。
分かりました。では最後に私の言葉で整理します。RANSACで異常候補を洗い出し、その候補ごとに『偶然か否か』の確率を算出して、事前に決めた許容確率以内なら本当に異常と判断するということで間違いないでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。大丈夫、一緒に設定を決めてプロトタイプを回せば必ず導入できますよ。
