拓海先生、最近うちの人間が『衛星データにAIを使える』なんて言い出しまして。GRACEという衛星の話らしいのですが、正直ピンと来ないんです。要するに何ができるという話でしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。簡単に言うと、GRACEは地球の重力変化を測る衛星で、その中の加速度センサーのデータをAIで埋めたり予測したりできる、という話なんですよ。
衛星の加速度データを埋めるって、観測できなかった部分をAIが補完するということでしょうか。投資対効果から言って、本当に価値がありますかね。
その点は重要です。結論を先に言うと、価値はあると考えられます。理由は三つです。観測ギャップの解消により長期的な分析が可能になること、衛星運用コストを下げる可能性があること、そして二次利用で水資源や地盤変動解析など実需に直結することです。
なるほど。ところでそのAIって具体的には何を使うんです？LSTMという言葉を聞いた気がしますが、それが何かもよく分からなくて。
いい質問です。Long Short-Term Memory (LSTM) 長短期記憶という手法を使います。専門的には時系列データ、すなわち時間に沿って並んだデータを扱うのが得意なニューラルネットワークです。身近な例だと過去の売上を元に翌月の需要を予測するようなものと同じイメージですよ。
これって要するに観測の欠損部分を過去の傾向から埋める『予測器』を作る、ということですか？
はい、要するにその通りです。大事なのは三点あります。まず、モデルは時間の文脈を読むので単純な平均より精度が高い点、次に三軸のデータを同時に扱うことで相互関係を利用できる点、最後に学習済みモデルは未観測期間に対する補完や短期予測に使える点です。
現場導入するときの不安はあります。学習に大量のデータと計算資源が要るんじゃないですか。うちのような会社でも実行可能ですかね。
心配はもっともです。でも導入は段階的にできます。第一段階はクラウドや外注を活用してプロトタイプを作ること、第二段階は現場データでチューニングすること、第三段階は運用に載せて効果を定量評価すること。私が一緒にやれば必ずできますよ。
それで、経営判断としてはどんなKPIを見ればいいですか。投資対効果を示す指標が欲しいのです。
ここも明確にできます。使えるKPIは三つです。予測誤差の低減率で技術的価値を測り、観測ギャップを埋めて得られる追加解析件数で実需価値を測り、最後にシステム化して削減できる人手コストで運用投資回収を評価します。これで投資判断ができますよ。
わかりました。ではまずはプロトタイプで試して、効果を示してから本格投資を判断するという道筋で進めます。ありがとうございました、拓海先生。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次回は具体的なプロジェクト計画を三点に絞って提案しますね。
自分の言葉で言い直すと、衛星の加速度データの欠損をLSTMで補い、それによって解析や運用の価値を高めるための試験運用をまず行う、ということでよろしいですね。
