AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「場所や時間の近さが人の意見や行動に影響する」という話を聞きまして、実際にどう測ればいいのか悩んでおります。論文で木を使う方法が良いと聞きましたが、正直イメージが湧きません。投資対効果や現場導入を考えると、まず本質を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。要点を三つでまとめると、まず一つ目は『距離や時間の影響を自動で見つけられる点』、二つ目は『仮定に頼らずデータから関係性を掴める点』、三つ目は『現場の複数要因を同時に扱える点』ですよ。
それは実務目線で言うと、現場データを入れたら勝手に重要な距離や期間を教えてくれるということでしょうか。これって要するに、我々が経験でやっている”近いほど影響する”という感覚を自動化する技術ということ？
その通りです！ただし正確には『経験的な仮説をデータが支持するかどうかを、前提をゆるくして検証できる』ということです。専門用語を使うときは後で丁寧に説明しますが、まずは現場で使える実感を掴みましょうね。
なるほど。技術導入のコスト面が気になります。うちのような中堅でも現場データを集めれば効果が出ますか。また、現場担当に新しいスキルを大量に要求されるのではないかと心配です。
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果を見るには三段階で考えますよ。第一にデータ収集は既存の記録や位置データで大抵は間に合う点、第二にツールは木ベース手法を使うと専門知識が少なくても使える点、第三に出力は現場向けのルールや図で表現できる点です。だから思ったほど負担は大きくありませんよ。
ツール名や専門用語が出たら教えてください。例えば”tree-based methods”とか”machine learning”という言葉をよく聞きますが、まずは簡単な定義をお願いします。あと、現場ではどう説明すれば理解を得られるかの言い回しも教えて欲しいです。
了解しました。簡潔に言うと、machine learning（Machine Learning, ML, 機械学習）はデータからルールを学ぶ技術です。tree-based methods（Decision Trees, ツリーベース手法）はフローチャートのようなルールを自動で作る方法で、現場説明は”もしこの距離ならこうする”という形で提示できますよ。
それなら導入時の説明が楽になりそうです。最後に、我々がすぐに試せる最初の一歩を教えてください。具体的な指示があると動きやすいです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは既存の顧客や事件の位置情報と発生日の表を一つ作ってください。それを使って距離や時間差の列を作れば、簡単なツリーで”どの範囲が影響を与えているか”が見えますよ。私が最初の解析をガイドしますから安心してください。
分かりました。では私の言葉で整理します。まず既存データで距離と時間の列を作り、それをツリーベース手法に入れて、結果を現場向けの”もし〜なら”のルールに落として運用する。この順で進めれば現場負荷を抑えつつ投資対効果が見えるということですね。ありがとうございました。
