AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下からスマホのセンサーデータで仕事の効率化ができると聞かされまして。ただ、どこから手を付ければ良いか見当がつきません。こんな古い会社でも役に立ちますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。スマートフォンのセンサーで人の行動を自動的に見つける技術があって、専門家のラベルなしでその場で分類できるものがありますよ。要点を三つに絞って説明しますね。
三つですか。では端的にお願いします。まず、うちの現場で必要なデータってどれくらい集めれば良いのでしょうか。大量のラベル付けは現実的ではありません。
素晴らしい着眼点ですね！まず一つ目は、COMPASSのような方法は多くをラベルに頼らない点です。つまり専門家がひとつひとつタグを付ける必要が小さいです。二つ目は、スマホに常駐しているセンサーからの連続データを逐次処理できること。三つ目は、既存の状況に合わない新しい振る舞いが生じたときに柔軟に対応できる点です。
なるほど。で、現場ではデータの性質が変わります。季節やシフトで動きが変わると予想されますが、そうした変化にも追随できますか？
大丈夫、できますよ。COMPASSではオンラインクラスタリング（online clustering：オンラインクラスタリング）を使い、データが流れてくるたびにモデルを更新します。具体的には時間的な連続性を使って小さな“マイクロクラスタ”を作り、そのサイズをデータの時間的関係に応じて動的に調整します。これにより変化に追随しやすくなるんです。
これって要するに、事前に決めたクラスがなくても状況を見つけられるということ？
その通りです！要点は三つだけ覚えてください。1) ラベル不要で新しい状況を検出できること、2) ストリーム（data stream：データの流れ）を逐次処理する点、3) マイクロクラスタの大きさを状況に合わせて変えることで過去に引きずられすぎず新しいパターンを掴めることです。
具体的には現場のどんなデータが効くのでしょう。GPSや加速度だけで分かりますか。それともアプリの利用履歴やWi‑Fi情報も必要ですか。
センサーの種類は多いほど有利ですが、必須はありません。COMPASSでは物理センサー（physical sensors：物理センサー）としてのGPSや加速度計、ジャイロスコープに加え、仮想センサー（virtual sensors：仮想センサー）としてアプリの利用履歴や接続機器情報も扱えます。重要なのは複数の視点で行動を捉えることです。
とはいえ、現場のスタッフや取引先のプライバシーが気になります。個人情報の扱いはどうしますか。
大切な視点ですね。実務ではセンサーの生データを直接扱わず、匿名化や特徴量化を行って個人が特定されない形で処理します。COMPASSの利点はデバイス上で逐次クラスタを作れる点で、クラウドに生データを上げずに済ませる設計も可能です。
投資対効果の数値化が知りたいです。PoC（概念実証）で何を指標にすれば良いでしょうか。
良い質問です。実務的な指標は三つで考えましょう。一つ目は誤検出を含めた運用コストの削減見込み、二つ目は新しい状況を検出して現場改善に繋がった回数、三つ目はクラウド負荷やラベル作業の削減量です。これらを試験期間で比較すれば導入判断がしやすくなりますよ。
では最後に、私の理解を整理します。要するに、ラベルを大量に用意しなくてもスマホの複数センサーから来るデータをリアルタイムでクラスタ分けし、状況変化に応じてクラスタの“塊”の大きさを自動調整して新しい行動を拾える。導入は段階的で、匿名化してデバイス側処理にしておけばプライバシーも保てる、ということで合っていますか？
素晴らしいまとめですよ！その通りです。一緒に小さなPoCから始めて、実際の数値で判断していきましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
