AIBR プレミアム
拓海先生、お時間よろしいですか。最近、部下から”AIでエネルギー管理を改善できる”と聞きまして、しかし現場では快適さとコストのどちらを優先するかで揉めているんです。こうした”好み”をAIが分かるものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、できますよ。要はユーザーが明確に言わなくても、行動の”デモンストレーション”からその人の嗜好を推定する手法があります。今日はわかりやすく3点で整理してお伝えしますよ。
それはありがたい。ですが”デモンストレーション”と言われても、うちの現場ではベストな動きがそもそも分からない。部下の振る舞いが本当に代表的かどうかも怪しいのです。
その不安は的確です。ここで紹介する研究は、必ずしも最適な行動でないデモンストレーションからでも嗜好を推定できる点が優れています。要点は1)デモから学ぶ、2)重みを動的に扱う、3)現場の不完全さに強い、の3点です。
これって要するに、ユーザーが”快適さとコストのどちらを重視するか”という重みを、自動で見つけるということですか？それができれば現場の議論もずっと楽になると思うのですが。
その通りです！ポイントを3つで補足します。1つ目、重みとは意思決定での”優先順位”の数値化であり、2つ目、従来法はユーザーが数値を入力する必要があったが、今回の手法は行動から逆算できる、3つ目、現場の非最適な行為にも耐性がある点です。導入イメージも後で整理しますよ。
なるほど。しかし実務で怖いのは”誤った嗜好推定”で、結果として客先の居心地が悪くなったり、電気代が上がったりすることです。そういうリスクは減らせますか。
良い質問です。研究では誤差に強く、短時間で推定できることが示されていますが、現場導入では”人の確認ループ”を入れる運用が必須です。具体的には推定結果を提示してユーザーに微調整してもらう流れを組めば、実用上のリスクは大きく下がりますよ。
確認ループですね。運用コストが増えないか心配です。投資対効果で見た場合、どこが一番効くのか教えてください。
短くまとめます。投資対効果で効くのは1)初期のデモ収集をうまく設計して高情報量化すること、2)推定結果を現場で迅速に反映させる小さな自動化（例えば予備スケジュールの提案）、3)ユーザーが修正しやすいUIを整えること、の3点です。これで運用負荷を抑えられますよ。
なるほど。では実際に社内で小さく試す場合の第一歩は何でしょうか。何を準備すればよいですか。
まずは現場の”ルールに基づくデモ”を少数収集しましょう。ルールベースの振る舞いで十分です。その後、研究で使われたDWPI（Dynamic Weight Preference Inference：動的重み嗜好推定）を使って重みを推定し、結果をユーザーに提示して微調整するサイクルを回します。これだけで大きく改善できますよ。
わかりました。自分の言葉で整理すると、「現場の行動（たとえ最適でなくても）を集めて、それからAIが”快適さ対コスト”の重みを推定し、最終的には現場の確認で微調整して運用する」という流れで始めれば良い、ということですね。
