拓海先生、AIで通信の世界が見える化できると聞きましたが、実務にどう役立つのかイメージが湧きません。要するに何が変わるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、短く言うと、データの山を人が見て判断できる形に変え、似た状況を自動でグループ化してくれるのが肝心ですよ。
なるほど、でも現場は毎日電波や環境で状況が変わります。導入費用をかけてどれだけ現場の負担が減るのか、投資対効果が心配です。
大丈夫、一緒に整理しますよ。要点は三つです。まず現場データをまとめて可視化できること、次に似た環境を自動で分類できること、最後に新しい状況をシミュレーションで作り出し評価できることです。
現場データを“可視化”というのは分かりますが、どのくらいのデータが要るのですか。うちの設備で集められる量で足りますか。
素晴らしい着眼点ですね！一般に手元の測定で十分な場合が多いです。肝は量よりも代表性で、異なる環境や時間帯を押さえておくと、小さなデータでも意味ある可視化ができますよ。
分類というのはAIに勝手にやらせると間違いが出るんじゃないですか。現場ではその判断ミスが大問題になりそうで怖いです。
その不安は正当です。ここで使うのはt-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）という次元削減技術とクラスタリングで、まずは専門家のラベル付けと合わせて使い、人が最終判断できるよう可視化していきますよ。
これって要するに、データを人間が見やすく縮めて、似ている現場をグループに分けることで、無駄な現地調査や試行錯誤を減らすということですか。
その通りです。素晴らしい確認ですね！要は視える化と分類で優先順位をつけられるようにして、コストの掛かる作業を絞り込めるようにするんです。
最終的に経営判断としては、導入の第一段階でどんな成果を社内に示せばいいですか。短期での評価指標が欲しいです。
短期では三つのKPIを示せますよ。現場データから抽出した代表的なシナリオ数、可視化で発見された問題候補数、そしてシミュレーションで不要と判断した現地試行の削減見込みです。
分かりました、では社内向けに短期KPIを示して小さく試してみる方針で進めます。自分の言葉で整理すると、データを縮めて見やすくし、似ている現場をまとめて、重要な作業に絞る、これが今回の本質ですね。
素晴らしい総括です！大丈夫、一緒に計画を作れば必ず実行できますよ。次回は具体的なデータ準備と最初のKPI指標の設計に入りましょう。
