拓海先生、我が社の現場でAIを使う話が出ていますが、最近の論文で何か現実的に使える進展はありましたか。私は技術はよく分からないので、投資対効果がはっきりする話が聞きたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！今回はAnswer Set Programming、略してASP（Answer Set Programming＝解集合プログラミング）の分野で、現場寄りに役立つ研究をわかりやすく説明できますよ。大丈夫、一緒に見れば必ず使える点が見えてきますよ。
ASPというのは聞き慣れない言葉ですが、要は現場のルールや制約をコンピュータに教えて、最適な組合せを探す仕組みという理解で合っていますか。もしそうなら、うちの生産割付や工程スケジューリングに向くと聞きました。
その理解で正しいですよ。ASPは「ルールで書いて解を得る」方式で、制約の多い最適化問題に強みがあります。ただし、問題が大きくなると計算が重くなるため、そこを助けるのがドメイン特化ヒューリスティクスです。
ヒューリスティクスという言葉が出ましたが、要するに職人のコツや現場の経験則をコンピュータに教えるようなものですか。それを人が全部考えるのは大変だと聞いています。
まさにその通りです！今回の論文は、人手で作る代わりに「帰納学習（Inductive Logic Programming＝ILP）」を使って、良い解例から宣言的なヒューリスティクスを自動で学ぶ試みです。要点を三つにまとめると、実データから学べる、宣言的で再利用しやすい、そして大きな問題で効果が期待できる、という点です。
それは興味深いです。しかし、現場で使うには学習にデータや時間が必要ではないですか。うちの現場だと小さな事例も多く、代表例の用意が難しいのが実情です。
良い質問ですね！論文の鍵は「小さく代表的な事例から学ぶ」という点です。つまり、現場での典型的な成功例をいくつか用意すれば、そこから有効な方策を学べる可能性があるのです。大丈夫、一緒に代表例を選べば十分な場合が多いのですよ。
これって要するに、人がうまくいっている小さな例をコンピュータに教えれば、その経験則を大きな問題に適用できるようになる、ということですか。
その理解で本当に合っています。さらに付け加えると、学んだヒューリスティクスはCLINGOなどASPソルバーの宣言的な形式で表現でき、運用中に変更や適用範囲の調整がしやすいのです。投資対効果の観点では、最初の代表事例作成に人の投入が必要だが、運用後の効果は比較的大きい可能性がありますよ。
なるほど。では導入の第一歩は何をすれば良いでしょうか。私は現場に負担をかけずに効果を検証したいと思っています。
大丈夫、導入の道筋は三段階で考えましょう。第一に、代表的な小さい問題を現場と一緒に選び、その解の良い例を集めます。第二に、それらからILPでヒューリスティクスを生成し、第三に大きな問題に適用して効果を測るという流れです。私が設計を手伝えば現場の負担は最小化できますよ。
分かりました。自分の言葉で整理しますと、まず小さな好事例を集め、それを基にシステムが自動で現場ルールのようなヒューリスティクスを作り、それを大きな問題へ適用して効果を確認する、という流れで良いですね。では、具体的な次の一手を相談させてください。
