拓海先生、最近うちの部下から「アクセス増があるからAIで予測しろ」と言われましてね。正直、何をどう投資すればよいのか見当がつかないのですが、こういう論文は経営判断にどう効いてくるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、落ち着いて。要するに「何が来るか」を短期で精度よく当てられれば、設備や人員の無駄を減らせるんですよ。今日はそれが実現できる手法の肝を三点に分けて噛み砕いて説明しますよ。
三点ですね。設備投資の回収が見えるかどうかが肝なので、まずは「本当に予測精度が上がるのか」が気になります。波レットとかニューラルネットとか、名前は聞いたことがありますが現場で使えるレベルかどうか。
波レットは時系列データを「掃除して重要な波を取り出す」道具、ニューラルネットはその波を元に「未来を当てる」道具です。重要なのは組み合わせで、前処理でノイズを落とすと学習が安定し、少ない学習データでも良い結果が出やすくなるんです。
なるほど。で、現場での実装にあたっては過去のログをどれくらい溜める必要があるのですか。ログ保管や運用のコストが増えると、結局投資対効果が落ちそうで心配です。
良い質問です。ここでのポイントは三つです。第一に長期の大量データが必須というわけではなく、短期の履歴でも波レットで特徴を抽出すれば学習に足る情報を得られること、第二にモデルは短期予測に特化しているため運用コストを抑えられること、第三に突発的なピークに対する早期検知ができれば設備側の余裕を持たせられるため総コストは下がる可能性が高いことです。
これって要するに、ノイズを先に取ってから学習させることで少ないデータでも当てられるようにするということですか。それなら我々のデータ量でも期待できるということですね。
その通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！加えて、モデルの内部に時間遅延フィードバックを入れることで、最近の変化をうまく反映できる設計になっています。つまり過去のデータをただ覚えるだけでなく、時間の流れを踏まえて予測するんです。
時間遅延フィードバックというのは難しそうに聞こえますが、要するに直近の傾向を重視する仕組みという理解でいいですか。実装コストや運用の知識が社内に無くても取り入れられますか。
いい理解ですね。実務ではエンジニアか外部の支援で初期構築をして、ルール化された運用に落とし込めば経営側の負担は低いです。要点は三つ、短期に効果が出やすいこと、運用はシンプルにできること、そして最初は小さく試してKPIで改善することです。
分かりました、拓海先生。最後にもう一度整理しますと、ノイズを落とす波レット処理と、時間を意識するニューラルモデルを組み合わせることで、短期のアクセス増減を高精度で予測し、設備と人員の無駄を減らすことができる、ということで合っていますか。
その理解で完璧ですよ。素晴らしい着眼点です！大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。まずは小さなデータセットでプロトタイプを作って、効果が確認できれば本格導入を考えましょう。
分かりました、私の言葉で整理します。波レットでデータをきれいにして、時間を踏まえたニューラルネットで短期予測を行い、これで設備と人員を無駄なく割り当てる。まずは小さく試して投資対効果を検証する、ということですね。
