機械学習における「真のターゲット」の否定的存在論：民主的監督下での評価と学習に向けて
arXiv cs.LG / 2026/4/29
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要点
- 本論文は、「真のターゲット（TT）」の存在（または非存在）に関する前提を変えることで、機械学習における評価と学習の新しい見方が生まれると主張する。
- 主流MLの枠組みにおけるTTの存在仮定を分析した上で、TTは現実世界に客観的には存在しないという「否定的存在論」の立場を明確に採用し、その前提に基づいてMLの「民主的監督（Democratic Supervision）」を定義する。
- 民主的監督の具体的なインスタンス実装として「複数の不正確な真のターゲット（MIATTs）」を提示し、MIATTsの論理にもとづく生成と評価の原理を与える。
- MIATTsを用いた評価の論理的定式化と、「真のターゲットを定義できない」状況での学習の考え方を導出し、それらを統合して予測モデリングのためのEL-MIATTsフレームワークを確立する。
- 実世界の適用例では、本フレームワークが教育や専門能力開発を支える可能性が示され、教育・職能開発分野での民主的監督に関する先行議論とも整合すると述べている。
