AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「FAIRにしろ」と言われて困っているのですが、そもそもFAIRって何ですか。うちの現場でどう関係あるのかピンと来なくてして。
素晴らしい着眼点ですね！FAIRとはFindable, Accessible, Interoperable, Reusableの頭文字を取った概念で、要するにデータや資源を見つけやすく、扱いやすく、他とつなげやすく、再利用できるようにすることなのですよ。
なるほど。ただ、うちの工場は昔ながらの図面や紙台帳が多くて、デジタル化も進んでいません。それでもFAIRを目指す意味はあるのでしょうか。
大丈夫、できないことはない、まだ知らないだけです。要点を3つで言うと、1) 見つけやすさの向上が無駄な検索工数を減らす、2) 相互運用性でシステム間の連携コストが下がる、3) 再利用性で過去データが価値を生み続ける、ということですよ。
投資対効果の観点で教えてください。最初にどこを直せば現場に一番効くのですか。
素晴らしい着眼点ですね！まずはメタデータ（metadata）を整えることです。メタデータとはデータの“名札”で、これがないと何がどこにあるか分からないため、最初の投資で大きく検索時間が削減できますよ。
これって要するに、まずは現物を全部デジタルで並べ替えて名札を付けるということですか？そうすれば後でAIも使えるようになる、と。
その通りですよ！要点を3つにすると、1) メタデータで探索が楽になる、2) 標準化で他システムとつながる、3) 継続的なガバナンスで価値が持続する、これだけ押さえればまず効果が見えるはずです。
標準化というと大がかりに聞こえます。現場からの抵抗もあるでしょうが、段階的にやれるイメージはありますか。
もちろんできますよ。一緒に段階設計すれば必ずできますよ。現場の負担を減らす工夫として、最初は重要な資産から始めて小さな成功体験を積んでいくことが実務的で効果的です。
AIについてもう一つ。最近の話題では大規模言語モデル、いわゆるLLMが出てきていますが、これとFAIRの関係はどうなるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！LLM（Large Language Models、大規模言語モデル）は、整備されたメタデータや標準化されたデータがあるほど正確に情報を引き出せます。逆にデータがバラバラだと誤解を生みやすいので、FAIRが下支えになりますよ。
なるほど。要するに、まずは現場で使えるかたちでメタデータを付けて、標準を少しずつ導入すれば、将来AIを安全に利用できる基盤ができる、ということですね。
その通りですよ。最後に会議で使える要点を3つにまとめますね。1) まずは重要資産にメタデータを付ける、2) 標準化は段階的に進める、3) AIはそれを活かして価値を創る、これだけです。
分かりました。私の言葉で言うと、まずは現場の重要データに”名札”を付けて取り出しやすくする、小さく始めて標準を広げる、そうすればAIも役に立つ、ということですね。
