AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「交渉でクラウドの無駄を減らせる論文がある」と聞きまして、正直ピンと来ないのですが、本当に現場で役に立つのでしょうか。
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。結論を先に言うと、この研究は”自動交渉で資源を割り振る仕組み”を示しており、無駄を減らしてコスト効率を上げる余地があるんですよ。
要するに、クラウド業者とこちらが自動で値段交渉して最適な時に最適な量だけ借りられるという話ですか。それなら投資対効果は測れそうですけど、導入の手間が心配です。
素晴らしい着眼点ですね！それは概ね合っています。ここで押さえるべきポイントを3つに整理します。1つ目は「自動交渉（auto-negotiation）で無駄を減らす」こと、2つ目は「あえて説明可能なルールベース（fuzzy logic）を使っている」こと、3つ目は「最終的に高速化のために機械学習で置き換え可能にしている」ことです。大丈夫、順を追えば導入はできるんです。
説明可能性というのは現場にとって重要ですね。実際の所、現場の担当者はブラックボックスが一番嫌いです。これって要するに、ルールを人が見て確認できるということですか？
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。fuzzy logic（ファジィ・ロジック、あいまいさを扱うルール群）を使うと、人が読める「もし〜なら〜」の形で交渉判断が表現できるんです。つまり現場で合意形成しやすく、ルールを変えれば挙動も直截に変えられるんですよ。
なるほど。では現場のパラメータや方針を変えて運用しやすいと。導入コストや運用コストの見積もりはどうするのが現実的でしょうか。投資対効果が見えないと、うちの取締役会では通りにくいのです。
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果の示し方は簡単です。まずベースラインとして現在のクラウド利用の稼働率とコストを可視化し、次に自動交渉で想定される稼働率改善とコスト削減をシナリオ化します。最後に導入と運用の工数を見積もって、回収期間を出せば経営判断が可能になるんです。
技術的な裏付けは分かりました。最後に一つだけ、これをうちのような古い現場に適用する時の第一歩は何でしょうか。小さく失敗して学ぶアプローチを取りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！おすすめは段階的導入です。まずは小さなサービス（試験環境やバッチ処理）で自動交渉のプロトコルを試し、現場の担当者にfuzzyルールを確認してもらいます。次に効果が確かめられたら機械学習で高速化する、というステップで進めればリスクは最小化できるんです。
分かりました。これって要するに、まずは小さく試してルールを現場で調整し、効果が出れば本格導入するという道筋を踏むということですね。それならうちの回線や現場の抵抗も減らせそうです。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で完璧です。要点を3つだけ繰り返します。1つ目、fuzzyルールで説明可能な交渉を行う。2つ目、小さく実証して運用ルールを固める。3つ目、必要なら機械学習で処理を高速化して拡張する。大丈夫、必ずできますよ。
分かりました。では、私の言葉で整理します。まず現状のクラウド利用を可視化し、説明可能なルールで自動交渉を試験し、効果が出たら機械学習で高速化して全社展開する。これで取締役会に提案してみます。ありがとうございました、拓海先生。
