コスパは、コストで割るのではなくパレート最適解で考えよう!

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工学的な研究をしていますので、最終的には「決める」ことを目指すことになります。例えば、データ解析や機械学習でいえば、ハイパーパラメータをいろいろな候補の中から決めることになりますし、モデルもいろいろな手法で構築されたモデルの中から決めることになります。設計の話でいえば、いろいろな実験条件の候補のなかから、次に実験する条件を決めることになります。もちろん日常生活でもいろいろな決定の連続です。

そのように何かを決めるときに考える指標の一つに、コストパフォーマンス (コスパ) があります。例えばレストランを選ぶときに、コスパは大事な指標です。コスパというと一般的には、コストに対するパフォーマンス、すなわちパフォーマンスをコストで割ったもので考えます。これは、パフォーマンスとコストといった二つの指標を、一つの指標に落とし込んだもの、といえます。もちろん二つのものが一つになり、シンプルになって分かりやすくはなるのですが、逆にシンプルになったがゆえに、削ぎ落とされてしまい隠れてしまうもの、すなわち情報の損失はあります。

ではその損失をなくすためにはどうすればよいかというと、一つの指標にするのではなく、コストとパフォーマンスのパレート最適解を考えます。

世界はトレードオフであふれている!~研究のチャンスはパレート最適解の向こう側にあり~
たとえば、ランチにラーメン屋さんにいくことを考えましょう。おいしくて、安いラーメンが食べられるところを探しますよね。いろいろと調べた結果、下...

横軸をコストに、縦軸をパフォーマンスにして、すべての選択肢をプロットし、その中でパレート最適解を確認します。そしてその中から決めます。これにより、パフォーマンスをコストで割って一つの指標に落とし込んでいたら消えてしまう、多様な選択肢も考慮できます。なおプロットはわかりやすく見るためにしますが、特に必須ではありません。パフォーマンスが複数あっても、(プロットは難しいかもしれませんが) 同様にしてパレート最適解を選んで、その中から決めることができます。

研究や開発だけでなく、日常生活でも活用できる考え方として参考になれば幸いです。

以上です。

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