拓海先生、最近部下から”AIで現場の危機を予測できる”と聞いて困っているんですが、衛生や生物由来の危機まで機械で分かるものなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、衛生や生物現象も”適切なデータ”と”学習方法”があれば予測できる可能性があるんですよ。
今回の論文は”鳥類ボツリヌス症”を衛星画像で予測するという話らしいんですが、そもそも衛星で鳥の病気が分かるというのがピンと来ません。
いい質問です。要点を３つにまとめますよ。1) 鳥が集まる水域は環境指標が衛星で観測できる、2) それを積み重ねて学習すれば”発生につながるパターン”を見つけられる、3) 事前に重点観察すべき場所を示せる、ということです。
なるほど。投資対効果の観点で聞きたいのですが、衛星データを集めるだけで十分なんですか。それとも現地の確認も不可欠ですか。
素晴らしい着眼点ですね！現地の確認、いわゆる”ground truth”は絶対に必要です。衛星は広域を安価に監視できるが、確証のための報告データが学習に不可欠なんです。
これって要するに、衛星画像で”危険そうな候補地”を洗い出して、後は現地で決め打ちの検査をすればコストを下げられるということですか。
そのとおりです。投資対効果の観点で言えば、衛星でトリアージして重点検査する流れは非常に合理的です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
実務で導入する際の落とし穴はありますか。例えば誤警報が多くて現場の信用を失うとか。
いい質問です。誤警報や過信を防ぐために要るのは明確な運用ルールと継続的な評価です。AIは支援ツールであり、最終判断は現場と専門家に残す設計が重要ですよ。
最後に、我々のような企業が参考にするとき、どの点を最初に見ればいいですか。
要点を３つでまとめます。1) 目的を絞ること、2) 信頼できる現地ラベル（ground truth）を確保すること、3) 運用ルールを先に決めておくこと。これだけ押さえれば初期投資を小さく始められますよ。
分かりました。要するに衛星データで”危険候補地を割り出し、現地で確証を取る”という流れを確立すれば、現場の負担を抑えつつ迅速に対応できるということですね。よし、まずは小さく試してみます。
