解説ねえ智也くん、この「Dra…
解説
ねえねえ智也くん！この「FAMOSE」っていう論文、タイトルが「有名（Famous）」みたいで気になるんだけど、何がすごいの？
それは「Feature Augmentation and Optimal Selection Agent」の略だよ。AIが予測に使う「特徴量」を、自動で見つけ出すエージェントの研究だね。
とくちょうりょう……？あ、AIが学習するときに注目する「ヒント」みたいなものだっけ？
正解。例えば、家の価格を予測するときに「広さ」と「築年数」を組み合わせて「1平方メートルあたりの築年数」っていう新しいヒントを作るような作業のことだよ。これ、今までは人間が経験を頼りに何時間もかけてやってたんだ。
へぇー！それをAIが勝手にやってくれるの？でも、どうやって「いいヒント」だって判断するの？
そこで「ReAct」っていう仕組みを使うんだ。AIが「このヒントは有効かも」って推論して、実際にPythonのコードを書いて試してみて、その結果を見てまた考える。この試行錯誤を繰り返すんだよ。
えっ、AIが自分でコードを書いて、失敗したらやり直すの？まるで人間みたいだね！
そう、まさにデータサイエンティストの動きをシミュレーションしてるんだ。しかも、FAMOSEは「なぜその特徴量を作ったか」を言葉で説明してくれるから、人間が納得しやすいのもポイントだね。
すごい！それで、実際に性能は上がったの？
かなりね。回帰っていう数値を当てるタスクでは、誤差を平均で2%も減らして世界最高レベルの成績を出したんだ。特にデータ量が多い分類タスクでも、他の最新手法より強かったらしいよ。
2%って聞くと小さく感じるけど、AIの世界だと大ニュースなんだよね？
その通り。しかも、ただ特徴量を増やすだけじゃなくて、「mRMR」っていうアルゴリズムを使って、似たような無駄なヒントを削ぎ落とす工夫もしてる。これが精度と効率を両立させてるんだ。
なるほどねぇ。じゃあ、これからは人間は何もしなくてよくなっちゃうのかな？
いや、まだ課題はあるよ。計算コストがかかるし、LLMが嘘の性能を報告しちゃう「ハルシネーション」の問題もある。この論文ではそれを防ぐために、エージェントの後に別の評価ステップを挟んで対策してるけどね。
AIも嘘をつくことがあるもんね……。でも、これが進化したら、もっと複雑な問題もAIがパパッと解決しちゃうかも！
そうだね。創造性が必要な「特徴量エンジニアリング」をAIエージェントがこなせるって示した意義は大きいよ。将来的には、あらゆるデータ分析の現場でこのエージェントが相棒になるかもしれない。
よーし、じゃあ私もFAMOSEを使って、智也くんがいつ私にお菓子をくれるか予測する「特徴量」を作ってもらおうかな！
そんな個人的なデータ、どこにも存在しないでしょ。自分で考えなよ。
要点
- FAMOSEは、AIエージェントが自律的に「特徴量」を生成・評価・選択する新しいフレームワークである。
- ReAct（Reasoning and Acting）パラダイムを採用し、人間のように「推論」と「行動（コード実行）」を繰り返して試行錯誤する。
- 回帰タスクにおいて平均2.0%の誤差（RMSE）削減を達成し、世界最高水準（SOTA）の性能を記録した。
- LLMが特徴量を作成した理由を説明するため、AIの判断プロセスが人間にも理解しやすい（解釈性が高い）。
- 特徴量選択にmRMRという伝統的なアルゴリズムを組み合わせることで、LLM単体よりも正確で頑健な結果を出している。