拓海先生、最近部下から「古い文献データを整理しないとAIが使えない」と言われまして、正直ピンと来ないのですが、要するに何を直せばいいのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！古い文献データの問題点は大きく分けて三つありますよ。フォーマットがばらばら、引用情報が欠落、そして人名や誌名の揺れです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。フォーマットというのは、例えばExcelの列が揃っていないということでしょうか。現場は紙の引用リストをそのままスキャンしているのが多いです。
そうです。例えるなら、倉庫に箱が無造作に積んであってバーコードが無い状態です。機械学習（Machine Learning、ML、機械学習）を回す前に、まずはバーコードを付けるプロセスが必要です。要点は三つ、正規化・欠損補完・表記統一ですよ。
これって要するにデータを整えれば検索や引用が正確になって、結果的に調査や提案の時間が短縮されるということですか？投資対効果が気になります。
その通りです。投資対効果で言えば、整備作業は短期的コストだが中長期で探索やレポート作成にかかる時間を大幅削減できます。まずは小さな代表データセットで効果を示し、段階的に投資を拡大する方法が現実的です。大丈夫、一緒に設計すれば必ずできますよ。
現場の負担が心配です。工場や営業現場にいるスタッフに無理を強いると反発が出ます。具体的にどう始めれば現場も納得できますか。
三つの段階で進めます。第一に現場が最小限で負担する範囲を定義すること。第二に自動化ツールで作業を補完すること。第三に成果を見える化して小さな成功体験を積むこと。これで現場の納得を得やすくなりますよ。
分かりました。最後にひとつ、分析だけでなく法務や引用権の問題が出ませんか。古い雑誌の引用を扱うと注意点が多いと思うのですが。
重要な指摘です。権利周りは外部の専門家とプロセスを定義しておく必要があります。引用のフェアユースやライセンス確認を運用フローに組み込めば問題は管理可能です。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
分かりました。私の理解で一度まとめますと、まず小さなデータセットで表記統一と欠損補完を自動化し、次に現場負担を最小化する運用を作り、法務チェックを必須にする、という流れでよろしいですか。私の言葉で言うと、データにバーコードを付けて運用を守るということですね。
素晴らしい整理です！まさにその通りですよ。小さく始めて成果を示す、これが現場を動かす最短ルートです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
