AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下が”赤列”だの”SpARCS”だの言っておりまして、何やら高い波が来ているようですが、うちの工場に関係ありますか。
素晴らしい着眼点ですね！今回は天文学の論文ですが、要点は『大規模データから有意な集団を確実に見つける技術』であり、会社での設備データや顧客データにも応用できるんですよ。
なるほど。しかし専門用語の嵐でして、IT担当が説明しても聞き流してしまうのです。これって要するにどんな価値を持つのですか。
素晴らしい着眼点ですね！端的に言えば、『本当に重要なグループを見つけて、その特性を確かめる』ことです。経営で言えば、売上を牽引する顧客セグメントを見つけて、投資対効果（ROI）が高い部分に集中できる、ということですよ。
投資対効果ですね。で、これを現場に入れるにはどんな不安がありますか。うちの現場はクラウドも怖がります。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。懸念点は主に三つです。データ品質、実業務との接続、そして結果の解釈方法です。それぞれ身近な例で説明しますよ。
身近な例でお願いします。うちはデータと言ってもExcelが主で、式組みとかは部下に頼るだけです。
素晴らしい着眼点ですね！データ品質は、棚卸が合っているかを確認する作業に似ています。実業務接続は、工場の生産ラインにセンサーを付けるかどうかの判断と同じで、段階的にやれば負担は小さくできます。
なるほど。で、実際にこの論文はどうやって”本当にある集団”を確かめたのですか。
素晴らしい着眼点ですね！論文ではまず画像データで候補を見つけ、次に望遠鏡でスペクトル観測を行って距離（赤方偏移）を測りました。これは、最初に顧客リストで候補を抽出し、実際に電話で確認して本当に重要顧客かを確かめるようなプロセスです。
つまり、見つけただけでなく”本物かどうかの確認”をしていると。これって要するに投資を無駄にしない仕組みということ？
そうですよ。要点を三つにまとめると、第一に候補抽出（検知）を効率化すること、第二に候補を確証する方法を組み込むこと、第三に得られた知見を現場の意思決定に繋げることです。これを段階的に導入すれば、無駄な投資を減らせますよ。
段階的なら現場も納得しやすい。最後に、私が会議で言える簡単なまとめをください。部下に伝えやすい言葉で。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。会議で使えるフレーズを三つ用意しました。これで現場も意思決定が早くなりますよ。
分かりました。では私の言葉で確認させてください。要するに『まず候補を機械で拾って、その候補を人や別手段で確かめ、成果が出るところにだけ投資する』ということですね。
