拓海さん、最近部下から「過去の作業ログを使って次に何をすべきかAIに教えさせよう」と言われまして、正直ピンと来ないんです。投資対効果が本当にあるのか、導入は現場に負担をかけないのか、まずはその点をわかりやすく教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。今回の研究は、過去の時系列の業務実行データだけを使って、業務上の目的指標（KPI）を最大化するための行動方針を学ばせるという話です。要点をまず3つにまとめると、1) モデルは過去ログだけで作る、2) 状態空間を縮小するためにクラスタリングを使う、3) 強化学習で方針を学ぶ、です。
過去ログだけでですか。今まで「まとまった手作業のモデル」を作らないとAIは使えないと思っていました。これだと現場で特別な人に手間をかけさせる必要が無さそうで助かりますが、リスクはありませんか。
良い質問です。ここで避けるべき誤解をまず正します。研究が扱うのはPrescriptive Process Monitoring (PPM) プレスクリプティブ・プロセス・モニタリングで、過去のイベントログから「次に何を勧めるか」を決める技術です。モデル化の代わりに、データから明示的にMarkov Decision Process (MDP) マルコフ決定過程を構築し、Reinforcement Learning (RL) 強化学習で最適方針を学ばせます。リスクは、ログに偏りがあると学習方針が偏る点と、状態数が爆発すると計算が難しくなる点です。
なるほど。その「状態数が爆発する」というのは、要するに細かく分けすぎると計算が間に合わないということですか。では現場ごとに使えるレベルに落とす工夫はあるのですか。
その通りです。ここで研究が使っている有効な手法はクラスタリングによる状態集合の圧縮です。簡単に言えば似たような過去の状況をまとめて一つの「代表的な状況」に置き換えます。これにより計算可能なサイズのMDPを作り、現場で実行可能な方針を学ばせられるようにしています。現場導入の観点では、まず小さなプロセスで試し、改善点を見ながら段階的に広げるのが現実的です。
素晴らしい。実装のために特別なエンジニアが必要ですか。外注コストと運用コストを勘案すると、どのくらいの投資で効果が出る見込みかイメージできますか。
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果を考えるなら、まずは社内にあるログの質を評価することが先決です。小さなPOC（Proof of Concept）を1プロセスで回し、結果が期待値を満たすか確認してから拡張するのが現実的です。通常、初期段階ではデータ整備とクラスタ設計が主な工数となり、深層学習の巨額投資は不要な場合が多い点がこの研究の魅力です。
これって要するに、うちにある過去データをうまく整理して簡潔なルール化を施し、それをもとに方針を学ばせれば、最初は少ない投資で有益な指示が得られるということですか。
まさにその通りです。言い換えれば、白箱（ホワイトボックス）に近い手法で説明性が確保されやすく、深層ブラックボックスに頼らずに業務改善の初動を取れるのが強みです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次は実際にどのプロセスで小さく試すかを決めましょう。
わかりました、まずは受注から出荷までのプロセスで試してみます。自分の言葉でまとめると、過去ログをクラスタでまとめて状態を小さくし、それを基にMDPを作って強化学習で最適な行動を学ばせ、まずは小規模で投資対効果を測るという流れですね。
1. 概要と位置づけ
本研究は、Prescriptive Process Monitoring (PPM) プレスクリプティブ・プロセス・モニタリングの領域に属し、過去の時系列イベントログのみを使って業務上の目的指標である Key Performance Indicator (KPI) を最大化するための行動方針を学習する点に主眼を置く。従来は専門家が作成した明示的な業務モデルやルールに依存して介入策を設計することが多かったが、本研究はその代替としてデータ駆動で方針を導出する点で異なるアプローチを示す。具体的には、データから明示的に Markov Decision Process (MDP) マルコフ決定過程を構築し、Reinforcement Learning (RL) 強化学習を用いて最適方針を学習する方法を提案する。重要なのは、現場にある実行ログだけで完結できるため、既存業務への導入障壁が相対的に低く、早期に効果検証が可能である点である。この位置づけにより、業務プロセス改善の初動投資を抑えつつ、KPI改善の実効性を検証する現実的な手段を提供する。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究は予測（Predictive）や監視（Monitoring）を中心に、将来の遅延や異常を検出することに重心がある一方で、本研究は「次に何を行うべきか」を直接勧告する点で差別化される。多くの研究で強化学習は用いられてきたが、手作業で設計した環境やシミュレータが前提であり、実際の業務ログのみで方針を学習する例は限られている。さらに、本研究は状態空間が大きくなりがちなMDPの問題に対してクラスタリングを導入し、似た時系列をまとめることで実用的な状態表現を生成する点が特徴である。この工夫により、ブラックボックスで高コストな深層強化学習に頼らず、説明可能性と計算実行性を両立する道を探っている点が先行研究との差である。こうした特徴は、初期投資を抑えて段階的に導入する経営判断に適している。
3. 中核となる技術的要素
本手法の技術核は三段階で説明できる。第一に、時系列イベントログからプロセスの履歴を抽出し、各履歴を表現する操作である。第二に、表現された履歴をクラスタリングして状態空間を圧縮し、MDPの状態として扱えるようにする点である。第三に、構築されたMDP上でReinforcement Learning (RL) 強化学習を適用し、KPIを報酬設計として与えて方針を学習する点である。これにより、過去データに基づいて行動勧告が可能になり、得られた方針は比較的説明性が高く、業務現場での検証と受容がしやすい設計となる。技術的には、状態設計の妥当性と報酬定義の現場適合性が成否を左右する。
4. 有効性の検証方法と成果
研究では実データと合成データの両方を用いて手法を検証し、オフポリシーの深層強化学習と比較した。検証軸は主にKPI改善の度合いと学習の安定性、及び方針の実行可能性である。結果として、本手法は多くのケースで深層手法と比較して遜色ない、あるいは上回る性能を示し、特にデータが限定的なシナリオで有効であることが示された。加えて、クラスタリングを用いることで状態数を抑えられるため学習効率が改善され、実運用での試行回数やコストを抑えられる実証が得られた。これらの成果は、現場での段階的導入を支える実証的根拠となる。
5. 研究を巡る議論と課題
しかしながら課題も残る。第一に、ログに含まれるバイアスや欠損が方針に反映されるリスクがあるため、事前のデータ品質評価と補正が不可欠である。第二に、クラスタリングで圧縮した状態表現が業務の微妙な違いを見落とす可能性があり、業務上の制約や多様な役割（マルチアクター）の表現が難しい場合がある。第三に、報酬設計が不適切だと望ましくない最適化が進行するため、経営目標と報酬の整合性を慎重に設計する必要がある。さらに、方針が現場で実行される際の人的受容や説明責任についても制度的な整備が必要である。これらは技術的だけでなく組織的な対応を要する課題である。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後は、まず実業務でのPOCを通じてログ前処理とクラスタ化の運用ルールを確立することが重要である。次に、マルチアクター環境や制約条件を明示的に扱えるMDP設計の拡張が求められる。さらに、報酬設計における経営指標の多目的最適化や、学習済み方針の解釈性向上のための可視化手法の整備が有益である。最後に、実運用に向けては段階的な導入計画と、現場スタッフが受け入れやすい運用フロー設計が不可欠である。検索に使える英語キーワードとしては、”Prescriptive Process Monitoring”, “Markov Decision Process”, “Reinforcement Learning”, “Process Mining”, “Clustering for state abstraction”を挙げる。
会議で使えるフレーズ集
「まずは現場のログ品質を評価してから小さなプロセスでPOCを回しましょう。」
「この手法は過去データだけで方針提案が可能で、初期投資を抑えられる点が利点です。」
「状態の圧縮（クラスタリング）で計算実行性を確保しつつ、KPIに直結する報酬設計で最適化します。」
引用元
