From:山極綾子
（料理って、難しい…！）
レシピにはこれくらいって書いてあったから、きっと目分量でこれくらいかな？
あ！醤油入れすぎた…一緒にみりんも足さなくちゃ。
何かよくわからないけど、味の素は最強という説もあるし、いっぱい入れちゃおう～。
三連休最終日、いかがお過ごしでしょうか。
ところで、あなたは料理をどのくらいしますか？
最近、料理をする時間がとても増え、時間があるときには作り置きを数品作る、
なんてこともするようになりました。
そして気分よく料理を作っているとき「調味料入れすぎ事件」は起きました。
レシピを見ていると、鶏肉200gとか、豚肉150gとか、
ピンポイントなグラム数が指定されています。
一方で冷凍庫に眠っているお肉たちは、安くなっている日にまとめて購入しているため、
そんなにきれいに指定の重量が保存されているわけではありません。
ではどうするか？
何となく、調味料を増減させることになります。
そしてこの日の失敗の一番のポイントは、お肉の分量をきちんと図らず、
調味料も適当にしたことでした。
二日後食べたときの、しょっぱいこと…。
このままでは塩分過多になってしまう！そう確信するようなお味でした。
反省します。
今回私が「測らずに作っても大丈夫でしょ！」と見切り発車した理由は、
お肉の分量の違いが誤差の範囲だと考え、かつ自分の目分量の正確さを過信したことです。
…普段はそれで何となく上手くいくため、油断してました。
それはさておき、どこまでが「誤差」の範囲内で問題がないのか、
きっと調味料で違うと思うのです。
例えば醤油の様な調味料が適正値から倍になれば、味に大きな影響が出ます。
一方、顆粒だしの様なあっさりしていて、かつ元々の量が少なければ、
多少多くなってもそこまで影響はないような気がしています（たぶん）。
ところで、誤差がどこまで許されるのか？という問題はAIを学習させよう、
というときにも必要な観点になります。
例えば顧客の購買データを集めるとき。
アクセス時間の記録が1,2分ずれるのは問題ないですが、数時間ずれれば大問題に。
例えば工場の製品品質を最適化したいと思ったとき。
温度や湿度のずれても良い度合いと、材料の配分のずれても良い度合いは異なると言えます。
実際にデータを扱う際には、どこまで誤差が許されるのか？
といった観点も考慮することによって、よりビジネス的に嬉しいAIが
完成するに違いありません。
山極綾子
P.S.
というのも、誤差が許される範囲を知ることで、管理工数の削減が見込まれるからです。
通販サイトでの商品推薦を考えたとき。
「お客様が絶対買うだろう」商品を推薦しないといけない場合と、
「そこそこ好きかも～」程度の商品を推薦しても良い場合では、
必要なモデルの精度も違えば、データに求められる正確性も違います。
誤差が許容されればされるほど管理コストが下げられるのは、
AIも変わらないのかもしれません。
P.P.S.
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