AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から5Gの投資案件でAIを使ったプランニングがいいという話を聞きまして、正直何がどう違うのか見当がつきません。結局、投資対効果は出るんですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、まず結論を一言で言うと、今回の手法は「既存の4G運用データを使って、5G基地局の候補配置に対する主要指標（KPI）を素早く推定できる」ので、初期の候補選定で時間とコストを節約できるんですよ。
つまり、現地で高価な電波伝搬（レイトレーシング等）のシミュレーションを全部やらなくて済むと。これって要するに初期候補を絞るためのふるい分けということ？
まさにその通りです！端的に言うと3点です。1) 既存4Gの運用データを利用して学習する、2) 基地局配置と周辺関係を“グラフ”で表現して処理する、3) 学習済みモデルで候補のKPI（Key Performance Indicators、主要業績評価指標）を高速に推定する。この流れでコストと時間が削れるんですよ。
でも、うちのような地方の現場だと4Gのデータもばらつきがある。データの質が悪いと誤った推定をして、現場で無駄な投資をしてしまうのではないですか。
良い懸念です。ここは現実的な運用観点で説明しますね。モデルは周辺のk近傍（k nearest neighbors）からデータを取って、候補地点の周囲状況を補完します。品質が低い部分は不確かさとして扱い、信頼区間が狭い候補だけを上位に残す運用方針にすれば、リスクは低減できますよ。
なるほど。導入コストや運用工数はどの程度掛かるのですか。結局、外部に高額なコンサルを頼むのとどちらが得なんでしょう。
ここも要点を三つにまとめます。1) 学習には既存運用データが使えるため、データ収集コストは相対的に低い。2) 学習済みモデルは候補評価を高速に行えるため外注シミュレーション回数を削減できる。3) 最終判断には従来の詳細シミュレーションを併用する運用にすれば、安全に導入できる。要は最初の“ふるい”をAIで安く早く回すということです。
現場の技術担当に説明するとき、難しい言葉は避けたいのです。社内で合意を取り付ける際、シンプルに伝えられる言い方を教えてください。
大丈夫、準備しておきますよ。社内説明は三行でまとめるのが効きます。1) 過去の4Gデータを学習させて、2) 候補地の周辺関係を“グラフ”として扱い、3) 候補の主要指標を素早く推定して優先順位を付ける。こう伝えれば現場もイメージしやすいです。
分かりました。では最後に私の理解を確認させてください。要するに、4Gの実データを基にグラフで周辺関係を表現し、グラフニューラルネットワークで学習したモデルを使って5Gの候補配置ごとのKPIを早く見積もる、だから最初の候補を安く早く絞れる、という理解で合っていますか。
素晴らしい着眼点ですね！完璧に合っていますよ。大丈夫、一緒に段階的に進めれば確実にできますよ。次は実データの準備と信頼区間の運用ルールを一緒に作りましょう。
