拓海先生、最近部署で「AIをアンチフラジャイルにする」と聞いたのですが、正直よく分かりません。うちの現場にとって本当に意味があるのか教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！アンチフラジャイル（antifragile）とは、単に壊れにくいとか回復するだけではなく、困難や変化があることで「より強くなる」性質を指しますよ。大丈夫、一緒に整理していけば、必ず活用できるんです。
「より強くなる」って、具体的にはどういうことですか。故障して直るのと何が違うのか、投資対効果の観点で押さえたいんです。
要点を三つで示しますね。第一に、アンチフラジャイルは「経験から新たな能力を獲得する」ことです。第二に、変化や障害があったときに単に元に戻るだけでなく、将来同様の事態でより良い判断を下せるようになることです。第三に、これを実現するにはモニタリングと学習の仕組みを最初から組み込む必要がありますよ。
なるほど。で、うちの現場に当てはめると、例えばロボットや自動化ラインが何か異常を検知したら、その経験を活かして次に同じ状況が来たらもっと早く安全に回避できる、という理解でよいですか。これって要するに「失敗から学んで常に改善する」ということ？
その通りです！ただ重要なのは単なる「失敗の記録」ではなく、失敗をきっかけにシステム自体の選択肢や計画の立て方を変えられることです。言い換えれば、AIプランニング（AI planning／計画立案）の枠組みを拡張し、障害が生じたときに新しい行動や知識を導入できる設計を組み込むのが肝です。
実際に導入するにはどこから手を付ければ良いのでしょう。今の投資でどれだけ改善が見込めるかも示してほしいです。
まずは観測（モニタリング）と分析の強化です。次に既存の計画モジュールに学習用のフィードバックを入れて、障害時に選べる戦略を増やします。最後に、その改善が実際に有効かを小さな実験で確かめてから段階的に展開します。費用対効果は段階投入で評価すれば見えやすくなりますよ。
なるほど。ところで、論文で使われている言葉にMAPE-Kってありましたが、難しそうに聞こえます。これはどういうものですか。
良い質問ですね。MAPE-Kとは、Monitor（監視）、Analyse（分析）、Plan（計画）、Execute（実行）とKnowledge（知識）を組み合わせた自律システムのフレームワークです。ビジネスで言えば、現場のセンサで情報を集め、問題を分析して対策を立て、実行し、その経験を知識ベースに残すという一連の業務プロセスに相当しますよ。
つまり、今の運用に監視や学習の機能を付け足していけば良い、という流れですね。わかりました、やってみます。要は「経験を資産に変える仕組みを作る」ということですね。
はい、その理解で完璧です。小さな実験から始めればリスクは抑えられますし、成功すれば現場全体の強化につながりますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、障害や変化を単なるコストとせず、経験として取り込み将来の判断に活かす仕組みを作る、ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
