KANに基づく適応的周波数選択学習アーキテクチャ

（KFS: KAN based adaptive Frequency Selection learning architecture for long term time series forecasting）

田中専務

拓海先生、最近うちの若手から「長期の時系列予測には新しい手法が必要だ」って言われましてね。今回の論文は何を変えるんでしょうか。投資対効果をまず教えてください。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。要点を3つで言うと、1) ノイズを減らして重要な周波数だけ使う、2) 周波数ごとの時間的特徴を別々に学ぶ、3) それを合わせて精度を上げる、です。投資対効果で言えば、より少ないデータ処理で長期予測の精度向上が期待できるんですよ。

田中専務

要するに、うちの工場の長期需要予測で月次ノイズや季節変動に振り回されずに済むってことですか。ところで専門用語が多くて困ります。KANって何ですか？

AIメンター拓海

いい質問ですね！KANはKolmogorov–Arnold Networks（KAN、コルモゴロフ・アーノルド・ネットワーク）という考え方で、ざっくり言えば「複雑な波形を別々の単純な要素に分けて扱う」手法ですよ。身近な比喩だと、複雑な曲を楽器ごとに分けて録音し、要る楽器だけ混ぜるようなイメージです。ですからノイズ強い箇所を切って重要周波数に集中できるんです。

田中専務

これって要するに、重要な“音”だけ拾って後は無視するってこと？無視すると大切な情報も落ちるんじゃないですか。

AIメンター拓海

鋭いです！そこが肝心で、KFSはFrequency K-top Selection（FreK、周波数Kトップ選択）というモジュールでエネルギー配分を見て「本当に重要な周波数」を選ぶんです。Parseval’s theorem（パルセヴァルの定理）という考え方を使い、全体のエネルギー配分を見て不要なノイズを下げつつ、捨ててはいけない成分を残すんですよ。

田中専務

なるほど。で、現場に入れるときの課題は何でしょう。うちの現場は古い機械が多くてデータも欠けがちです。

AIメンター拓海

そこは現実的な懸念ですね。KFSはまず移動平均でデータを分解してから周波数選択を行うため、部分的な欠損やノイズに強い設計です。導入の順序としては、まず既存データでFreKの選択パターンを確認し、次に小さなパイロットでKANを適用して効果を測るのが現実的です。大丈夫、一緒に段階を踏めば導入できますよ。

田中専務

費用対効果の話をもう少し。いきなり外注で大金を投じるべきですか、内製で小さく回すべきですか。

AIメンター拓海

良い質問です。結論としては段階化が安全です。まず社内データでFreKの有効性を確認するための軽めの実験を行い、効果が見えればKANの学習に投資する。ポイントは三つ、短期で効果を測る指標を決めること、パイロットを限定して工数を抑えること、そして現場で使えるダッシュボードを最初から設計することです。

田中専務

分かりました。これって要するに、まず重要な周波数だけを見て、その上で細かい時間のパターンを別々に学ばせて、最後に合わせるから長期精度が出るということですね。自分の言葉で言うと、ノイズを切って肝心な波だけ集め、別々に磨いてから合体させる、と。

AIメンター拓海

その通りです！素晴らしい着眼点ですね。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。