拓海先生、最近、宇宙分野でAIを使う話が増えていると聞きましたが、当社のような地上の製造業にも関係のある話でしょうか。データが足りないって聞くと、うちでの導入は難しそうに感じます。
素晴らしい着眼点ですね！宇宙分野の話は一見遠いですが、問題の本質は同じです。今回は『現場観測（in-situ）でデータが希薄な場合に、どうAIを使って観測価値を高めるか』がテーマで、現場のデータ不足を補う考え方は製造現場のセンサ不足や抜け漏れにも応用できるんですよ。
データが少ないとAIはダメなんじゃないですか。うちでもセンサが全員分あるわけではないし、頻度もまちまちです。要するに、データがスカスカだとAIは働かないということですか？
いい質問です。結論から言うと、データが希薄でも工夫次第でAIは力を発揮できますよ。要点は三つです。第一に過去の履歴や物理モデルを組み合わせて欠損を埋める方法、第二に類似事例を活用するデータマイニング的アプローチ、第三に観測計画そのものをAIで最適化する方法です。順を追って説明しますね。
過去の履歴とモデルを組み合わせる、ですか。うちで言えば設計書や過去の故障データを使う感じでしょうか。それだと投資は抑えられますか。ROIが気になります。
投資対効果の観点も経営者目線で重要です。短く言うと、最初は小さなモデル統合とデータ整理から始め、徐々に精度を上げるのが安全です。話を宇宙の例に戻すと、観測点が少ない場合は物理法則で補間し、そこに機械学習の重みづけを加えることで少ないデータでも意味のある全体像を作れるのです。
なるほど。で、具体的にはどんな手法があるのですか。例えばK-nearest neighborsというのを聞いたことがありますが、あれは使えるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！K-nearest neighbors（KNN、K近傍法）は過去に似た状況を探して現在の欠損を補うのに有効です。宇宙分野では過去の磁場観測の類似性から全体構造を復元するのに使われています。製造現場なら類似機器や類似稼働条件を参照して欠測値を推定するイメージです。
これって要するに、足りない部分を他の似たデータで埋めて全体像を想像する、ということですか？似たものが見つからない場合はどうするのですか。
要するにその通りですよ。似た事例がない場合には、第一原理に基づく物理モデルやシミュレーションを使って穴埋めする方法が補完になります。重要なのは常に不確かさを定量化して、経営判断に使える信頼度を示すことです。これが実務導入での肝になります。
不確かさの可視化ですね。実際に効果があるかどうかはどう検証するのですか。投資を正当化するデータは欲しいのです。
評価は段階的に行うとよいです。まずはヒストリカルデータでホールドアウトテストを行い、補完前後の予測精度や意思決定精度を比較する。次に限定的な現場パイロットで運用負荷と意思決定改善を測定する。最後にROIを定量化するのが実践的です。こうすれば経営判断がやりやすくなりますよ。
分かりました。要は過去データと物理的な知見を組み合わせて不確かさを出しながら段階的に検証する、ということですね。まずは小さく始めて実績を作る方針で進めてみます。ありがとうございました、拓海先生。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。最初は小さな成功体験を作っていきましょう。何か設計書や過去データを持ってきていただければ、次回は具体的なパイロット案を一緒に作れますよ。
