AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「生データの表がひどくて分析できない」と相談されまして、どうにかならないかと困っているんです。これって現場ではよくある話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！現場の表は見た目は表でも、分析用の“リレーショナル（relational）”な形になっていないことが多く、手作業で直すのが一番の時間喰いです。大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。
実は我が社でも、複数の帳票やExcelが混ざって、行と列の意味がバラバラでSQLで扱えないんです。プログラムを書く人材も不足しており、外注だと費用が掛かる。こういうのを自動で直してくれる技術があるなら知りたいのですが。
最近の研究で、ユーザーから例（example）を一切もらわずに、表の構造を自動で『リレーショナル化』する仕組みが出ています。要は人が手で直していた”複数段階の整理手順”をシステムが推定して自動実行してくれるんですよ。
それは便利ですね。ただ、現場ではフォーマットが千差万別で、同じ結果になるか不安です。これって要するに、表の形を元に適切な直し方を機械が推理してくれるということ？
そうです、要するにその通りです。専門用語を使うと“変換の合成（synthesizing multi-step transformations）”ですが、身近な例で言えば、バラバラな伝票を見て誰かが「これは列を横に並べ替えて、ヘッダを再配置して、余分なまとめ行を展開する」と順番に直す作業を、モデルが学んで再現するイメージです。
なるほど。で、その学習には大量の手作業データやお手本が必要になるのではないですか。我々のような中小では例を用意する余裕がないのが悩みでして。
そこがこの研究の肝です。著者らは“例なし（without examples）”で動く仕組みを示し、入力表だけからほぼ一意に近い変換手順が推定できることを活かして学習を組み立てています。大丈夫、投資対効果を気にする立場に合ったアプローチです。
実務導入のハードルでいうと、速度と成功率が重要です。我が社は分析を待たせられない。ここはどうでしょうか、実運用に耐えるレベルですか。
研究ではユーザーフォーラムやスプレッドシートから集めた実例で約70%超のケースを対話的な遅延の範囲（サブセカンド）で解けており、プロトタイプとしては既に実務的価値があります。もちろん失敗するケースもあるが、候補手順を提示して人が判断するワークフローに組み込めば有効に機能しますよ。
では導入の際の要点を3つに絞って教えてください。経営判断としてコストと効果を短時間で見積もりたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。第一に『対象データの類型化』、第二に『自動化は補助的に使う』、第三に『段階的導入でROIを測る』、これで短期で効果を確認できますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできます。
ありがとうございます。ではまずは小さく試して、結果次第で追加投資を判断すると理解しました。私の理解を整理すると、入力表を見て最も自然な“直し方”を自動で推定して実行できる技術、ということで間違いないでしょうか。
その理解で完璧です。要は『例を与えなくても、表の見た目と構成から最適な変換系列を推定できる』という点が新しいのです。大丈夫、導入のフェーズ分けを一緒に設計しましょう。
承知しました。まずは事例を数件集めて試運転する方向で進めます。ありがとうございました、拓海先生。
