拓海さん、お疲れ様です。部下から『オントロジーと機械学習を組み合わせると良い』と聞きましたが、正直ピンと来ません。うちのような老舗製造業でも本当に使えるものでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！大丈夫、難しく見える概念も順を追えば理解できますよ。まずは「何を改善したいのか」を明確にしてから話を紐解きましょう。
うちの課題は現場の作業指示と不良原因の突き止めです。現場からは『AIを入れろ』と言われますが、コストと効果の見積もりが立たず、導入に踏み切れません。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。まず、Machine Learning（ML）＋機械学習というのはデータから規則を学ぶ仕組みであり、次にOntology（オントロジー）＋オントロジーは概念と関係を明示する辞書のようなもの、最後に両者を組み合わせると現場の暗黙知を形式化してAIの判断の信頼性を上げられる点です。
これって要するに、現場の『誰もが分かっているけど書かれていない知識』を辞書にして機械に教え、その上でデータを学習させるということですか？
その通りです、素晴らしいまとめですよ！例えばベテランが『この不良は湿度が高いと起きやすい』と経験で知っていることをオントロジーとして定義すれば、機械学習が出した結論の説明力と一貫性が高まるんです。
なるほど。ただ、費用対効果の見積もりが知りたいです。最初に何を投資し、どのタイミングで効果が出るものなのでしょうか。
良い質問ですね、田中専務！要点は三つです。初期投資は現場知識をオントロジー化する工数とデータ整備、続いて小さなPoC（Proof of Concept）で価値検証し、最後にスケールフェーズで自動化と運用化に投資します。短期で効果を出すために、まずは最も影響が大きい工程を一つ選ぶのが定石です。
現場で受け入れられるかも心配です。現場のベテランが『機械に任せられない』と言ったらどうしましょうか。
素晴らしい視点ですね。ここでも三つの方針です。オントロジーを作る過程でベテランの知見を取り込み、UIで『なぜそう判断したか』を説明して納得感を作り、段階的に自動化範囲を広げると現場の抵抗は減りますよ。
わかりました。要するに、まずは一つの工程でベテランの知見を辞書化して、機械学習でデータを分析し、説明できる形で示すことで現場を説得するという手順ですね。私の言葉で言うと『現場の当たり前を形式化して、AIに説明責任を持たせる』ということですね。
その通りです、田中専務！素晴らしいまとめです。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
