神のみぞ知る正解

​ From: 山極綾子

​

よし！お客さんの嗜好を分析するモデルを作ろう！

お客さんの嗜好はきっとこれまでに買ったものに表れるはず？

他にも、広告をクリックしてくれたのはきっと、

それに対して興味を持ってくれてからだろうし。

あとは、ショッピングカートに入れてくれたのもきっと、興味があったからだよね？

だけれど、もしかしてデータに残ってないけどお客さんが興味があったこと、

嗜好に沿うものがあったかもしれない。

お客さんが本当に好きな物って何なんだろう…！

実際のデータを分析しているときにとっても困ること。

「何が本当に正しいか分からない！」と言うことです。

例えばお客さんになにがしかの商品を推薦する、いわゆる推薦システムの研究では、

過去にお客さんが購入した商品を正解として、その商品を当てられるようにモデルを作成します。

（AmazonなどのECサイトで出てくる「オススメ商品」や、

YouTubeの「オススメ動画」などで何を推薦するか？をモデル化する機械学習です。）

ですが、実は購入していなかったけど欲しかったものがあったり

（プレゼントしてもらったのかも）、見たかった動画があるかもしれません。

そう考えると、何を正解として、当てにいくべきか？というのは本当に難しい問題です。

そんな時、自分のモデルが良い精度を出せているのか？を正確に表現できる方法として、

人工データの作成があります。

人工データとは、自分が仮定した条件のもと作成したデータのこと。

つまり、このデータの中においては私たちは全知全能の神様になることができます。

どんな状況も作れるし、そのデータについてはどんなことでも知っています。

自分が解きたい問題にきちんと沿ったデータ生成方法を使わなければいけませんが、

少なくともこの世界の中でだけは正解がわかりますし、

機械学習の改善がとてもやりやすくなります。

もちろん、実際に私たちの周りにあるデータに比べて複雑さは圧倒的に劣りますが、

そこは分析者の腕の見せ所。

自分が解きたい問題をより抽象化して、大事なところをモデルに落とし込むには、

ビジネスの知識やお客さまへの理解が欠かせません。

単に機械学習のモデルをたくさん知っているだけでは、

実際に機械学習をビジネスにつなげることは難しいようです。

山極綾子

P.S.

便利な人工データですが、やはりどうしても限界があります。

実際のデータのような複雑さは、どうしても表現しきれないのです。

人工データで当てられたからと言って、必ずしも

実際のデータで成果が出るとは限らないというのもまた、難しいポイントです。。。

P.P.S.

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