拓海先生、最近部下から「論文でいい成果が出た」と聞いたのですが、要するに我々のような現場が使える話になっていますか。正直、難しいAIの話は得意でないので、投資対効果が気になります。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。今回の研究は「未知のイベントを説明文だけで検出する」能力を高める話で、現場のログや報告書から新しい事件や事象を見つけたい場面に使えるんです。
これって要するに「過去に学習していない種類の問題でも、定義を渡せば見つけられる」ということですか。もしそうなら顧客クレームの新種パターンの早期検出に使えるのではと期待しています。
その理解で合っていますよ。ポイントは三つあります。第一に、モデルに渡す『イベント定義（event definition）』の多様性を増やすこと、第二にイベントの境界を明確にするためにオントロジー情報を活用すること、第三に学習時に似て非なる例（ハードネガティブ）を与えて誤検出を減らすことです。
投資対効果の観点で聞きたいのですが、データを大量に作る必要がありますか。弊社はログはあるがラベル付け人材は限られています。
良い質問です。論文は自動生成された多様なイベント定義と少量のラベルで学習して性能を伸ばす手法を示していますので、全量の人手ラベリングは不要です。まずは代表的な定義数を増やしてモデルに『定義に従う力』を教えるのが鍵です。
現場導入はどれくらい時間がかかりますか。既存のシステムとつなぐにはエンジニアの手を借りる必要があるでしょう。
段階的導入がおすすめです。まずは一つの業務フローで定義を作り、試験運用でTTR（検出から対応までの時間）や誤検出率を測ります。要点は三つ、最小限の定義で試す、オントロジーやハードネガティブで精度を高める、運用データで定期的に定義を更新することです。
なるほど。これって要するに「少ない人手で定義を増やし、モデルに定義を守らせることで新しい問題を早期に検知できる」ということですね。私の理解で合ってますか。
その通りです！素晴らしい要約ですね。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次は実際にどの業務で試すかを決め、短期間で測定できるKPIを設定しましょう。
ありがとうございます。ではまずは顧客クレームの分類で小さく始め、3か月で改善が見えなければ白紙に戻すという形で試してみます。要点は私の言葉で言うと、新しい定義を渡して未知の問題を見つける仕組みを、少量のラベルと自動生成の助けで効率化する、ということですね。
