AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手からこの“HEROES”という大きな観測プロジェクトの名前が出ましてね。うちのような現場でも何か役に立つ話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！HEROESは天文学の観測データを広く深く集めたカタログなのですが、データの集め方と活用の設計はビジネスの大型調査に似ていて、参考になるポイントが多いんですよ。
天文学の話は全くの素人でして、具体的に何をやっているのかイメージが湧かないのです。観測って単に写真を撮っているだけではないのですか。
良い質問です。要点を3つで説明すると、(1) 多地点・多波長で系統的にデータを揃えること、(2) 深さ（感度）と面積のバランスを取ること、(3) データ公開と標準化で他研究と掛け合わせられるようにすること、が重要なのです。
多地点・多波長というのは、要するに同じ対象を色々な角度や方法で丁寧に見るということですね。それが精度に繋がると。
その通りです。ビジネスで言えば、顧客を一つの指標だけで判断せず、購買履歴、接触履歴、アンケートなど複数のチャネルで評価するイメージです。HEROESはフィルターを七つ使って同じ空を観測しています。
なるほど。で、それが我々にどう生きてくるのかというのが肝心なのですが、投資対効果の観点で見て取れる具体例はありますか。
良い視点です。ここでも要点を3つにまとめます。第一に、標準化された広域データは後から新しい手法を適用する際の再利用価値が高いこと。第二に、深さと面積の設計が適切ならば希少イベントの発見につながり事業的インパクトが出ること。第三に、データの公開と接続性があると外部との協業が進むことです。
これって要するに、最初に手間をかけてデータを揃えておけば後でいくらでも活用できるということ？長期的な資産になるということですか。
まさにその通りですよ。長期資産としてのデータ設計は研究でも企業でも同じで、HEROESはその実例を示しています。まずは小さく始めて基盤を作り、後から付加価値を積み上げる戦略が有効です。
実務に落とすと現場の抵抗が出そうです。現場負担の最小化と効果をどう両立しますか。
素晴らしい実務的な問いです。対応は三段階で進めます。第一段階は既存業務を変えずに取得できるデータの自動化、第二段階は現場負担が出る部分を段階的に導入して改善効果を可視化、第三段階は外部データと組み合わせて高付加価値の出力を設計することです。これなら現場の抵抗を抑えられますよ。
分かりました。要するに初期投資で基盤を整えて、段階的に価値を出すという計画ですね。自分の言葉で説明すると、HEROESの方法は『広く、深く、標準化して公開する』ことで、後から何度も価値を生むデータ資産を作るということだと思います。
