拓海さん、お忙しいところ恐縮です。部下から『CO2排出のデータ分析をしろ』と言われているのですが、そもそも論文を読む意味って経営的に何ですか。投資対効果が見えないと決断できません。
素晴らしい着眼点ですね！論文を読む意義は簡潔に言うと三つありますよ。第一に意思決定の根拠を強める事実が得られる、第二に現場で効く変数が特定できる、第三に予測モデルで将来コストや規制リスクを評価できるんです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。で、その論文は何をしたんですか。統計と機械学習を両方使っていると聞きましたが、現場の担当が言う『両方使う』って具体的にはどう違うのですか。
良い質問ですよ。簡単に言うと統計は因果や説明を明確にする道具で、機械学習は予測やパターン発見に強い道具です。論文ではまず統計手法で因子を特定し、その後に予測モデルやクラスタリングで国ごとの傾向を深掘りしているんです。まずは説明、次に予測、という順序で使っているのがポイントですよ。
具体的な手法名がいくつか出てきたのですが、OLSとかSARIMAXとかDTWとか。聞いただけで頭が痛くなります。これって要するに『昔ながらの回帰分析と、未来を予測する機械学習、それと似ている国を束ねる手法』ということですか。
その理解でほぼ正解ですよ。Ordinary Least Squares（OLS）＝最小二乗法は因果や影響度を見るための古典的な回帰分析で、SARIMAXはSeasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous variables＝季節性や外生変数を扱う時系列予測のモデル、DTWはDynamic Time Warping＝時系列の類似度を測る手法です。言い換えると、説明のための回帰、未来を当てるための時系列、パターンを見つけるための類似度計測という役割分担なんです。
コストの話になりますが、こうした分析にどれだけ予算を割くべきか見当がつきません。初期投資で何が得られるのか、設備更新や省エネ施策との比較での投資回収は判断できるんでしょうか。
良い現実的な視点ですね。経営目線で重要なポイントを三点にまとめますよ。第一、分析で得た『影響度』を使えば投入先の優先順位が決められるんです。第二、SARIMAXのような予測で規制や炭素価格のシナリオを試算でき、投資回収のレンジが見えるんです。第三、DTWで似た傾向の国を見つければベンチマーキング先がつくれて、実効性の高い対策を横展開できるんです。大丈夫、経営判断に直結する形で使えるんですよ。
なるほど。最後に私の部下に説明するときのポイントを教えてください。難しい言葉は使わずに、現場に動いてもらうための簡潔な言い回しを一つください。
もちろんです。短くて効く一言はこれですよ。”まずは現状の影響度を見て、効率の良い投資先を決める。次に予測で回収期間を評価し、似た国の成功例を参考に実行する”。これを3ステップで示せば現場は動きやすくなるんです。大丈夫、一緒に進めば必ずできるんです。
分かりました。要するに『説明で何が効くか見極めて、予測で投資回収を評価し、類似事例で実行計画を作る』ということですね。自分の言葉で言うと、まず影響が大きいところに投資して、将来の収支も算段して、成功しやすい前例を真似する、ということで間違いないでしょうか。
