AIBR プレミアム
拓海先生、お聞きしたいのですが、この論文はざっくり言うと会社の製品開発にどんな意味があるのでしょうか。現場への投資対効果が見えないと決裁が通りません。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、この研究は材料開発のためのデータ解析を見える化し、発見までの時間を短縮できる可能性があるんです。難しく聞こえる技術を、現場で使える形に近づける内容ですよ。
発見までの時間を短縮というのはいいですね。でも、実際のところ現場のデータがばらばらでして、うちの現場でも同じように使えるのか不安です。
大丈夫、一緒に考えれば必ずできますよ。要点は三つです。第一にデータを可視化して現場の問題点を見つけること、第二に機械学習で傾向を掴むこと、第三に専門家とツールをつなぐことです。これらは段階的に導入できますよ。
なるほど。ですが具体的にどの段階で投資が必要になりますか。すぐに高価なソフトや専門人材を入れるべきでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まずは小さく始めるのが得策です。可視化ツールの導入は比較的低コストで試せますし、そこで得た知見を基に投資判断を段階的に行えば良いんです。失敗も学習ですから安心してくださいね。
これって要するに、まずはデータをちゃんと見える化して、そこから投資するかどうか判断するという話ですか？
その通りですよ。要はまず可視化で事実を拾い、次に機械学習でパターンを確認し、最後に現場とAIを結ぶ運用を作る、これが王道です。順序を守れば費用対効果は明確になりますよ。
現場のデータが雑でも役に立つと言われると安心します。最後に、現場の人間に使わせるためのコツは何でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！現場に受け入れられるためには三つの配慮が必要です。使いやすさ、説明可能性、段階的運用です。画面は直感的に、結果は理由と一緒に示す、それだけで現場の信頼はかなり高まりますよ。
分かりました。自分の言葉で整理すると、まずは可視化で現状を把握して、次に機械学習で傾向を掴み、最後に現場が使える形で導入する。その順序で進めれば投資対効果が見える化できるということですね。
