外部検証は訓練データとは異なるデータ特性のサンプルでモデルを検証すること。交差検証のように単にデータを分割しながら検証するのは内部検証に属する。これらの中間に時間的検証は位置するが、これを外部検証に含めるとするテキストもあるようだ。いずれにせよ重要なのは内部検証の訓練データで精度が高く、内部検証や時間的検証の評価データでその精度がほぼ維持されたとしても、外部検証の検証データで精度が落ちることは珍しくはないし、少なくともプロジェクト管理者はそれを想定外と言ってはいけない。また発注者もアルゴリズム開発は丸投げしてもよいだろうが、開発されたモデルの評価は決して丸投げしないようにすべきだろう。

外部評価の実施に当たっては実証したい一般化可能性の目的に照らし、訓練データとは独立し異なる特性のデータを別途準備すれば良い。言葉にするとシンプルだがその実施は難しそうだ（臨床系論文で2019年時点7%）。まず「目的に照らし」の部分。ここは分析視点に主体性がないと全く見当が付かないだろう。また独立していたはずのデータに合わせモデルをチューニングしてしまった時点で、それはもはや外部検証とは言えず実施体制にも気を使う。何より「とにかく”精度”が良いこと」や「実績作り」に傾倒したプロジェクトの場合、敢えて厳しい科学的評価を時間とお金をかけて実施できるだろうか。絶望的だ。そんなことを考えながら、それでも30人くらいの分析官を組織化できれば、このような評価も各企業内で自然と進むだろうから、まずは規模を目指し質については規模というパワーを持ってから推進すれば良いのだと自己説得に至った。

かなり前から様々な企業で数百のMLモデルを運用しているというプレスはあった。今で言うMLOpsだ。もちろん苦労も多いだろうし、決してツールでポンでボケ〜と運用している訳でもない。ビジネスプロセスの合理化により生じる新たな脆弱性も認識し十分に備えてきたのだと思う。しかしである。COVID-19により従前使えていた多くのモデルが一時的だろうが使えなくなった。結果、それまであまり注目されてこなかったデータドリフトやセンサーデータに閉じ気味の印象のあった適応的機械学習が広く注目されるようになった。この技術トレンドも時間的検証、外部検証を理解すると必然だったように思えるから不思議た。外部検証と現在機械学習領域で注目のデータドリフト。これら用語を本コンテンツのタイトルとして使いたいと思った。

後半のテーマ「データドリフト」について資料化を進める。モデル性能に影響を与える訓練時と推論時のデータ特性の予期せぬ変化がデータドリフトだ。どれだけモデルの評価を過去データで積み重ねても、MLモデルの性能監視が要求されるのはこの為だ。より一般的に言えば、制御できない環境からサンプリングされたデータを用い、帰納的にモデルパラメータを推定している以上、どれだけ大規模データで学習しようと環境が変化したら使えなくなるのは当然のように感じられるだろう。しかしこの変化を察知し堅牢なモデルへと修正する方法論となるとそれは難しい技術課題となる。データドリフトの厄介な点は、❶概念理解までの簡単さに比してその解決が難しいこと、❷IT全般に通じるが保守運用に相当する性能監視は予算・要員・時間の確保への理解を得にくいこともありそうだ。組織的対応ができる企業は少ないだろう。

弊社オンラインサービスの会員向けに動画#1を公開。コンテンツ全体構成は下記通りで本動画は❶部分を解説。レポート公開時にも記しましたが、非会員の方向けにもレポートや動画を閲覧できる機会を設けられればと考えていますので、宜しければメルマガへのご登録をお願いします。

❶モデル評価の3類型
②モデル評価の設計例
③モデル評価のまとめ
④データドリフトとは？
⑤全体のまとめ

話は少しずれますが、動画を作っていて地味にですがビジネスイップス的なものを感じました。普段の仕事は全く問題ないのですが、導入部分の数枚が何度やっても撮れない。話していて何度も止まってしまいました。こういう時期も乗り越えていき、より良いコンテンツを提供できるよう努めます。動画は1.25倍速推奨です。