機械学習 最悪の事態に備える:マクシミン原理
- マクシミン原理とはマクシミン原理は、将来どうなるか予測しにくい状況下で、どのような選択をするべきか指し示してくれる、意思決定のための考え方です。たくさんの選択肢の中からどれを選ぶか迷ったとき、それぞれの選択肢を選んだ場合に起こりうる最も悪い結果に注目します。そして、その中でも最も被害が少ない、つまり最悪の状況の中でもまだマシな結果をもたらす選択肢を選ぶことを、マクシミン原理と呼びます。例えば、新しい事業を始めるか、今の仕事を続けるか迷っているとします。新しい事業は成功すれば大きな利益を得られますが、失敗すれば多額の借金を背負うかもしれません。一方、今の仕事を続ければ、安定した収入は得られますが、大きな成功は期待できません。マクシミン原理で考える場合、まずそれぞれの選択肢の最悪の結果を想定します。新しい事業なら事業の失敗、今の仕事なら現状維持が最悪の結果でしょう。そして、事業の失敗と現状維持のどちらが「まだマシ」かを比較し、より「マシ」な結果をもたらす選択肢を選びます。マクシミン原理は、リスク回避を重視する考え方と言えるでしょう。つまり、大きな成功よりも、大きな失敗を避けることを優先する考え方です。そのため、大胆な挑戦よりも、現状維持のような安全策を選びやすくなる傾向があります。