イベントログ予測の先駆け（PELP: Pioneer Event Log Prediction Using Sequence-to-Sequence Neural Networks）

田中専務

拓海さん、最近部下が『未来の業務ログを予測すれば現場改革が楽になります』と言うんですが、正直何を根拠にそんなことが言えるのか分かりません。論文でそれを実現する手法があると聞きましたが、実務目線で教えてください。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！この論文は過去の業務の記録、つまりイベントログを入力として、将来に発生するであろうイベントログを予測する手法を示しています。要するに『過去の仕事の流れから未来の流れをモデル化して、先回りで準備できる』という発想ですよ。

田中専務

それは分かりますが、AIの世界は当てずっぽうの予測が多い印象です。具体的には何を学ばせればいいのですか？データはどれだけ必要ですか？

AIメンター拓海

大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つです。第一に過去の『順序付きイベント』をそのまま学ばせること。第二に未来のイベントを逐次的に生成できるモデル、具体的にはSequence-to-Sequence (Seq2Seq) シーケンス・トゥ・シーケンスを使うこと。第三に検証で実務的な意味合いを確かめることです。

田中専務

これって要するに、未来の業務ログを予測して、現場の準備や人員配置を先に決められるということ？投資対効果の観点で掴みたいのですが。

AIメンター拓海

まさにその通りです。ROI（投資対効果）は、予測で無駄な在庫や過剰人員を減らせる可能性と、予測の誤りがもたらすコストのバランスで計ります。まずは小さなプロセスでPoCを行い、改善幅と誤差を定量化することを勧めますよ。

田中専務

技術面での不安もあります。現場のログは抜けや重複が多くて、うまく学習できないのではないですか？

AIメンター拓海

その通りで、データ前処理が鍵です。ログの欠損や騒音はモデルに悪影響を与えるため、事例ごとの正規化、タイムスタンプの整備、ノイズ除去を先に行います。さらに、モデルは『次に来るイベントの系列』を学ぶので、欠損があっても周囲のパターンから補完できる設計にすることが有効です。

田中専務

導入するときは現場に混乱が出ないか心配です。既存のプロセス可視化ツールやシミュレーションとどう組み合わせるのですか？

AIメンター拓海

既存のプロセス発見（Process Discovery）ツールは過去を要約するのが得意です。一方でこの論文は『未来の個別ログ』を直接生成するため、発見ツールで作ったモデルに基づくシミュレーションと組み合わせることで、より現実に近い未来シナリオを得られます。段階的に導入し、運用ルールを現場と一緒に作るのが現実的です。

田中専務

分かりました。最後に要点を三つ、私の言葉で確認させてください。

AIメンター拓海

ぜひお願いします。あなたの言葉で整理することが理解への近道ですよ。

田中専務

要するに一、過去の業務ログを学習して未来のログを出せる。二、小さく試してROIを測る。三、現場と段階的に運用を作る。これで進めてみます。ありがとうございます、拓海さん。