目次
はじめに
『このモデル、とりあえず動いているけど本当に想定通りの結果が出ているのか分からない...』
機械学習システムを開発・運用されている方は多くいらっしゃると思いますが、
定量的にモデルの信頼性を担保できているという人は少ないのではないでしょうか。
今回は、定性的になりがちな機械学習モデルの信頼性を、Googleが提唱する具体的な28のテスト項目とスコアリングによって数値化しよう、というお話になります。
これらを実践することで、コード/データ/モデルが複雑に絡まった機械学習システムを信頼性を担保した状態で継続運用/継続改善できる基盤を構築できるでしょう。
結論
- 信頼性を定量評価すると保守性/運用安定性/可観測性/再現性/公平性など様々な特性の向上が狙え、結果的に対外に対する説明可能性が上がり意思決定に責任が持ちやすくなる。
- 提唱されている28指標はオンライン学習モデルをターゲットとしているが、オフライン学習モデルにも完全に適用できる。
- 未成熟な環境では重点的に12指標の達成を考えると工数と効果のバランスが取れた効率的な改善につながると考えている。
信頼性とは何か
ここでいう信頼性とは、単なる予測精度の高さだけでなく、プロダクション環境で安定して動き続け、修正や改善が安全に行える状態 = プロダクション・レディ のことを指します。
機械学習モデルにおける信頼性は以下の4つの観点で定義されます。
データの信頼性
入力されるデータが「腐ってないか」を保証することです。
具体的には、データが事前に定義したルールに従っているか、不要な特徴量が混ざってシステムの複雑さを上げていないか、といった点が挙げられます。
モデル開発の信頼性
モデルの作り方が「場当たり的でないか」を保証することです。
具体的には、誰でも同じモデルを再現できる設定になっているか、特定のユーザーグループだけで精度がガタ落ちしていないか、といった点が挙げられます。
インフラの信頼性
モデルを動かすパイプラインが堅牢であることです。
具体的には、新しいモデルをリリースする前に自動でバリデーションが行われるか 、不具合時に即座に以前のバージョンに切り戻せるかといった点が挙げられます。
運用・モニタリングの信頼性
動いているシステムが「時間とともに劣化していないか」を検知することです。
具体的には、学習時と推論時で計算結果がズレていないか 、モデルが古くなって予測がボロボロになっていないかを常時監視することなどが挙げられます。
Googleが提唱する28指標
そんな4つの観点において機械学習モデル信頼性を定量化するのが、Googleが提唱するML Test Scoreというものです。
観点ごとに7つの指標があり、全体像は下記のようになります。
| 分類 | 指標名 | 内容の要約 |
|---|---|---|
| データ | 1. 特徴量の期待値のスキーマ化 | データの統計量やドメイン知識をスキーマとして定義し、自動チェックを行う。 |
| 2. 特徴量の有用性確認 | 各特徴量が独立して予測能力に寄与しているかを確認し、不要なものを省く。 | |
| 3. 特徴量コストの評価 | 推論レイテンシ、メモリ、依存関係などのコストがメリットに見合うか評価する。 | |
| 4. メタレベル要件の遵守 | プライバシー規定や非推奨データの使用禁止など、組織のルールに従う。 | |
| 5. プライバシー管理 | PII（個人情報）の漏洩防止やデータ削除要求の反映が適切かテストする。 | |
| 6. 特徴量追加の迅速性 | アイデアから本番投入までのリードタイムを測定し、開発速度を確保する。 | |
| 7. 特徴量コードのテスト | 特徴量生成ロジックに対してユニットテストを実施し、品質を担保する。 | |
| モデル | 1. モデル仕様のレビュー | モデルの構成コードをレビューし、リポジトリでバージョン管理する。 |
| 2. オフライン/オンライン指標の相関 | オフラインの損失指標が実際のビジネス指標（収益等）と連動するか確認する。 | |
| 3. ハイパーパラメータの調整 | 学習率や層のサイズなどを最適化し、信頼性と性能を両立させる。 | |
| 4. モデル鮮度（スタレスネス）の影響 | モデルが古くなることによる品質低下の影響を把握し、更新頻度を決める。 | |
| 5. シンプルなモデルとの比較 | 複雑な手法が、単純なベースライン（線形モデル等）より優れているか確認する。 | |
| 6. データスライスごとの品質 | 特定の属性（国、ユーザー層など）ごとに品質を確認し、偏りを防ぐ。 | |
| 7. インクルージョンのテスト | 公平性の観点から、特定のグループに対する不当なバイアスがないか確認する。 | |
| インフラ | 1. トレーニングの再現性 | 同一データから同一モデルを生成できるかを確認し、デバッグを容易にする。 |
| 2. モデル仕様のユニットテスト | アルゴリズムの正当性やAPIの使用法を、最小ステップの学習等でテストする。 | |
| 3. パイプライン全体の統合テスト | データの収集からデプロイまで、全工程が自動で正常に動作するかを検証する。 | |
| 4. サービング前の品質検証 | 本番投入直前に、新モデルの品質が基準を満たしているかを自動で判断する。 | |
| 5. ステップ実行によるデバッグ | 特定のサンプルに対して、モデル内部の計算過程を追跡・調査できる。 | |
| 6. カナリアテストの実施 | 本番投入前に少量のトラフィックで試行し、インフラとの適合性を確認する。 | |
| 7. 安全なロールバック | インシデント時に、即座に以前の正常なモデルバージョンへ戻せるようにする。 | |
| モニタリング | 1. 依存関係の変更通知 | 上流データの仕様変更や停止が、開発チームに即座に通知される体制を作る。 |
| 2. 入力データの不変条件監視 | サービング時のデータが、定義されたスキーマや分布から逸脱していないか監視する。 | |
| 3. 学習/サービング・スキュー | 学習時と推論時で、特徴量の計算ロジックに不一致がないかを継続的に監視する。 | |
| 4. モデルの鮮度監視 | 本番環境のモデルや参照データが、想定以上に古くなっていないか監視する。 | |
| 5. 数値的な安定性監視 | 学習中や推論中にNaNや無限大、不自然な重みの値が発生していないか監視する。 | |
| 6. 計算パフォーマンスの回帰監視 | スループット、レイテンシ、メモリ使用量などの実行効率が悪化していないか監視する。 | |
| 7. 予測品質の回帰監視 | 統計的なバイアスや人間による評価を通じ、本番での予測精度を常時監視する。 |
これら28指標においてモデルを評価し定量化することで、機械学習モデルの信頼性を定量化できるというわけです。
スコアの計算方法
ML Test Scoreは、「一箇所だけ完璧にする」のではなく「全体のバランスを底上げする」ための独自の採点方式が採用されています。
計算方法は下記のような4段階で構成されています。
1. 各項目の配点
28個の各テスト項目に対し、実施状況に応じて以下のポイントを付与します。
- 0.5点：そのテストを手動で実行し、結果を文書化・配布している。
- 1.0点：そのテストを自動で継続的に実行するシステムがある。
2. セクションごとの集計
データ、モデル、インフラ、モニタリングの4つの各領域ごとに合計点を出します。
4つの領域ごとの7つの項目があるので、各領域の得点域は0点~7点で、合計点は評価に関係ないので注意が必要です。
3. 最終スコアの算出
ここがこの指標の最もユニークな点です。
最終スコアは、4つのセクションスコアのうちの「最小値」 を採用します。
最小値である理由は、機械学習システムにおいてすべての領域は等しく重要だからです。
例えばインフラが完璧でも、モニタリングが0点であれば、そのシステムの最終スコアは「0点」となります。
どこか一箇所でも致命的な負債があれば、プロダクションとしての信頼性は低いと判断する厳しい設計になっています
4. スコアの解釈
上記で計算したスコアに応じて、現段階の機械学習モデルの信頼性を表せます。
具体的な内容は下記のとおりです。
| スコア | 状態の解釈 |
|---|---|
| 0 | プロダクション化されたシステムというよりは、研究プロジェクトに近い状態 |
| 0~1 | 全くテストされていないわけではないが、信頼性に深刻な欠陥がある可能性を考慮すべき状態 |
| 1~2 | 基本的なプロダクション化の第一段階は完了しているが、さらなる投資が必要な状態 |
| 2~3 | 合理的にテストされているが、より多くのテストや手順を自動化できる可能性がある状態 |
| 3~5 | 強力なレベルの自動テストとモニタリングが行われており、ミッションクリティカルなシステムに適した状態 |
| 5以上 | 非常に卓越したレベルの自動テストとモニタリングが実現されている状態 |
4つの領域全てにおいて5点以上を獲得できるよう、モデルを運用していくことが理想となります。
考察：オフライン学習モデルでも適用可能か
本指標は、主に継続的なオンライン学習を行うシステムをターゲットとして設計されています。
しかし、著者らも述べている通り、その推奨事項の大部分は、バッチ処理を行うオフライン学習モデルや、更新頻度が低い学習形態にも十分に適用可能です。
実際、私が運用しているようなオフラインモデルにおいても、監視が不十分で「精度」の確認のみに依存している現状では、結合ミスやターゲットリーケージといった「サイレント・フェイラー」の頻発を防げませんでした。
これらの一掃には、疎結合を徹底するリアーキテクチャや監視処理の追加が不可欠ですが、これまではその必要性を周囲へ定量的に説明する術がありませんでした。
本指標を導入する最大のメリットは、現在のパイプラインが抱える「未成熟さ」を具体的なスコアとして可視化できる点にあります。
これにより、プロダクション対応能力の現状を客観的に把握し、どの技術的負債から優先的に解消すべきかの明確なロードマップを描くことが可能になります。
結論として、本指標はオンライン・オフラインという形態を問わず、機械学習モデルの信頼性を担保し、品質向上と開発の生産性を両立させるための 「普遍的なものさし」 として極めて有用であると確信しています。
現案件でも絶対に守りたい指標12選
独断と偏見で、「これだけは1点取りたい」というものを各分類から3つずつ選んでいます。
重視した点は、下記3点です。
- 最低限信頼性のある出力が出ていると担保できるか
- 自動で異常検知が可能か
- 最大限の性能を発揮できるか
| 分類 | 指標名 | 内容の要約 |
|---|---|---|
| データ | 1. 特徴量の期待値のスキーマ化 | データの統計量やドメイン知識をスキーマとして定義し、自動チェックを行う。 |
| 2. 特徴量の有用性確認 | 各特徴量が独立して予測能力に寄与しているかを確認し、不要なものを省く。 | |
| 3. 特徴量コストの評価 | 推論レイテンシ、メモリ、依存関係などのコストがメリットに見合うか評価する。 | |
| モデル | 2. オフライン/オンライン指標の相関 | オフラインの損失指標が実際のビジネス指標（収益等）と連動するか確認する。 |
| 3. ハイパーパラメータの調整 | 学習率や層のサイズなどを最適化し、信頼性と性能を両立させる。 | |
| 4. モデル鮮度（スタレスネス）の影響 | モデルが古くなることによる品質低下の影響を把握し、更新頻度を決める。 | |
| インフラ | 3. パイプライン全体の統合テスト | データの収集からデプロイまで、全工程が自動で正常に動作するかを検証する。 |
| 4. サービング前の品質検証 | 本番投入直前に、新モデルの品質が基準を満たしているかを自動で判断する。 | |
| 5. ステップ実行によるデバッグ | 特定のサンプルに対して、モデル内部の計算過程を追跡・調査できる。 | |
| モニタリング | 3. 学習/サービング・スキュー | 学習時と推論時で、特徴量の計算ロジックに不一致がないかを継続的に監視する。 |
| 5. 数値的な安定性監視 | 学習中や推論中にNaNや無限大、不自然な重みの値が発生していないか監視する。 | |
| 7. 予測品質の回帰監視 | 統計的なバイアスや人間による評価を通じ、本番での予測精度を常時監視する。 |
未成熟な環境においては上記12指標を達成することを一つのマイルストーンにすることが工数と効果のバランスが取れた効率的な意思決定だと考えています。
感想
最近精度検証基盤を新規構築したのですがバグがあり、そのバグを取り除くために諸々調査したところ商用のパイプラインに結合ミス等によるデータ不整合が存在している可能性を見つけました。
今後調査するのですが、これらが今まで1年以上見つかってなかったのは、
品質劣化を見る監視処理が一切ないことが原因だと考えています。
なので「監視しないとな～」とか、「どうやってモデル出力に意味があるって根拠を作れるんだろう」とか考えて調べて出てきたのが本論文でした。
MLOpsとして約一年働いていますが、本当にまだまだ何も知らないんだなと思い知らされる毎日で、楽しさ半分焦燥感半分といったところです。
いつか焦りがすべて楽しさになることを祈って、これからも精進していきます。
参考文献
The ML Test Score:
A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction
https://storage.googleapis.com/gweb-research2023-media/pubtools/4156.pdf